Es un hecho ampliamente conocido en el mundo que los drones vuelan a grandes alturas y aunque aún no puedan volar de manera autónoma, son muchos sus usos y aplicaciones que podemos encontrar en la industria. Sin embargo, gracias a los últimos avances en inteligencia artificial y visión por computadora, hoy en día los drones pueden maniobrar en interiores, alrededor de rincones difíciles de alcanzar, curvas e incluso bosques densos. Recientemente se ha desarrollado para los drones una nueva capacidad, con esta se busca ayudar a las personas y/o los excursionistas que pudieran estar perdidos en el bosque.
En un artículo recién publicado por la revista Nature Machine Intelligence, se establece cómo la inteligencia artificial ayuda a mejorar las búsquedas con cámaras termográficas que permitirían localizar a personas perdidas en lugares inhabitados como bosques, selvas, etc.
Generalmente, los dispositivos de imágenes térmicas resaltan las diferencias en la temperatura corporal de las personas en el suelo con respecto a su entorno, lo que las hace más fáciles de detectar. Sin embargo, el problema con estas formas de dispositivos es que no funcionan de manera eficiente debido a la densa vegetación que cubre el suelo y evita búsquedas de vistas amplias o de largo alcance. Además, en el caso de la termografía, la señalización térmica de factores externos como el sol, el calor ambiental de los árboles, la fauna y el calor corporal de otros seres humanos también interfieren con el proceso de búsqueda.
Por lo tanto, un equipo de tres investigadores se centró en superar estos problemas mediante el uso de una aplicación de Deep Learning para mejorar las imágenes que se crean. Diseñaron drones que pueden ser particularmente hábiles para reconocer a los humanos de todo lo que los rodea. Su objetivo era mostrar cómo la detección automatizada de personas en condiciones de oclusión se puede mejorar notablemente combinando imágenes de múltiples perspectivas antes de la clasificación.
AOS es una técnica de imágenes de apertura sintética que utiliza drones con cámara para capturar campos de luz térmica no estructurados. En términos más simples, utilizaron la aplicación de inteligencia artificial para procesar múltiples imágenes de un área específica. Esto es interesante porque la comparación y el procesamiento de datos de diferentes cámaras permiten que varias cámaras termográficas funcionen como un gran telescopio.
Después de procesar las imágenes con inteligencia artificial, las imágenes finales del terreno producidas tienen una mayor profundidad de campo, es decir, las imágenes muestran cómo las copas de los árboles aparecen borrosas, mientras que los contornos de las personas en el suelo eran más reconocibles.
Para entrenar el sistema de inteligencia artificial, los investigadores tuvieron que crear su propia base de datos de imágenes. Utilizaron drones para fotografiar a los voluntarios en el suelo en una variedad de posiciones. Los resultados de las pruebas del sistema mostraron que la precisión de esta solución osciló entre el 87% y el 95% en comparación con el 25% de las imágenes térmicas tradicionales. Además, el uso de AOS ayudó a los investigadores a lograr una precisión y una recuperación del 96% y el 93%, respectivamente.
En el futuro, el rescate de personas perdidas, enfermas o heridas se llevará a cabo cada vez más con drones autónomos. Sin embargo, descubrir humanos en terrenos densamente boscosos es un desafío debido a la oclusión y se requieren mecanismos de detección sólidos. Esta solución sin lugar a duda es una gran avance y mientras más se entrenen estos modelos, su eficiencia será mayor. Además, estos hallazgos pueden sentar las bases para futuras tecnologías efectivas de búsqueda y rescate que se pueden aplicar en combinación con aeronaves autónomas o tripuladas por humanos.