Según los voceros, el software desarrollado en los laboratorios platenses tiene la capacidad de diferenciar a una persona que circula por la vía pública, de un objeto cualquiera, ya sea animado o inanimado, a partir de algoritmos de aprendizajes.

La iniciativa, que también podría utilizarse a modo de alerta en vehículos conducidos por personas al momento de acercarse a un peatón, establece “estructuras que realizan la detección en un tiempo de respuesta inmediato” y analiza “qué es lo que está haciendo la persona mientras transita por algún lugar público de la ciudad“.

Existe una técnica que toma los descriptores de la imagen, los representa en un espacio de miles de dimensiones y finalmente genera una separación entre los descriptores de las imágenes de peatones (positivas) de las negativas (cualquier otro objeto)”, explicó Genaro Camele, autor del trabajo.

Asimismo, Camele aclaró que “es importante tener en cuenta que la puesta en práctica en un entorno real suma dificultades técnicas, tales como contar con el hardware necesario para el procesamiento de imágenes y algoritmos de entrenamientos“. “Además se deben considerar las variaciones a las que se puede ver expuesto el sistema, como imágenes de peatones en situaciones dificultosas de reconocer, como zonas oscuras, presencia de lluvia o diferentes grados de luz y colores”, agregó.