Los drones, junto con las potentes cámaras que equipan, están empezando a convertirse en herramientas que van mucho más allá de la grabación de vídeos para ocio y trabajo. Hay compañías que ya los están utilizando para analizar el tráfico de vehículos y peatones, aprovechando lo aprendido incluso para poder administrar plazas de aparcamiento y plantear la detección de malos conductores en tiempo real.
Hemos hablado con DataFromSky, una startup checa nacida en Brno en 2013, que extrae y analiza datos de los vídeos que una serie de drones graban de una zona de carreteras determinada. Las aplicaciones que hay para este tipo de análisis son muchas más de las que se suele creer.
Grabar, analizar y extraer datos
Empecemos repasando lo que hace exactamente DataFromSky con sus drones. Es un proceso en dos fases: primero utilizan esos drones para grabar el tráfico de personas o vehículos, y luego utilizan su software de análisis para analizar los vídeos resultantes y sacar los datos que vemos plasmados en el vídeo que puedes ver arriba. El análisis se hace posteriormente desde las oficinas de DataFromSky, a posteriori.
Esos datos pueden ir desde patrones de aceleración y/o deceleración de los vehículos en ciertos puntos complicados de tráfico como rotondas o cruces hasta el propio conteo de vehículos, determinando la fluidez o la densidad del tráfico. Pueden ser utilizados para decidir cómo mejorar esa zona de tráfico, o cómo limitar la circulación si en algún tramo los vehículos aceleran demasiado. Por el momento lo hacen en Noruega, Suecia, Dinamarca, Finlandia, Países Bajos, Emiratos Árabes Unidos (Dubai), Mexico, Estados Unidos, Australia y Bélgica entre otros.
¿Cómo consiguen tener esos vídeos? La ingeniera Lenka Šedivá nos explica cómo el despliegue de drones depende de la regulación que tenga cada país. El objetivo es cubrir una área de tráfico determinada, con cada dron cubriendo un "bloque" de superficie de aproximadamente 850 metros de longitud máxima, pero en algunos países tienen que cubrir esa distancia con más drones debido a la legislación.
La elevación aconsejable para hacer las grabaciones ronda los 100-150 metros, de modo que cada vehículo "ocupe" una media 16 píxeles en el vídeo resultante y así pueda ser bien analizado. El mejor ángulo para hacer la grabación, siempre que sea posible, es la verticalidad total. Siempre se evita cualquier tipo de reflejo que pueda hacer el sol, y si por ejemplo el viento es muy fuerte ese día se puede estabilizar el vídeo después de grabarlo mediante software de edición. No siempre se graba en estas condiciones ideales: las leyes de algunos países como Dinamarca o Singapur obligan a grabar desde 80 o 60 metros respectivamente.
David Herman, CEO de DataFromSky, nos comenta que las cámaras incluídas en drones como los de DJi son más que suficientes para poder hacer las grabaciones con la calidad necesaria. En casos concretos como grabaciones nocturnas (vídeo inferior) o con una cámara ojo de pez se pueden utilizar filtros de noche o calibraciones en los análisis de los vídeos para evitar distorsiones demasiado pronunciadas.
El ejecutivo no nos da demasiados detalles acerca del algoritmo que utilizan para detectar todos los cuerpos en movimiento y generar los datos, pero nos confirma que su desarrollo empezó en la Universidad de Tecnología de Brno en el año 2013, colaborando con esa misma institución.
A base de probar varios modos de análisis utilizando "grandes conjuntos de datos" sacados de sus vídeos han obtenido su software actual, que venden comercialmente a cualquier empresa que esté interesada. Lo único que hacen manualmente es introducir los puntos como cruces de calles y rotondas, definiendo aquellos en los que hay que registrar los datos de velocidad o cantidad de objetos que pasan por ahí. Y es algo que ya están trabajando para automatizar.
Desde DataFromSky nos han asegurado que no identifican los vehículos a nivel personal, y que lo único que hacen es dar un número identificador anónimo a cada uno para analizar su movimiento determinando su tipo. Aquí un pequeño ejemplo en el que se puede ver a peatones, motos, coches y camiones diferenciados en un 'mapa de calor' basado en velocidades:
Y aquí otro en el que el sistema es capaz de detectar situaciones en las que es probable que ocurra un accidente:
La compañía no guarda datos personales de nadie. El propio CEO de DataFromSky ya nos dice que es posible reconocer rostros con cámaras colgadas mucho más cerca, pero no desde la altura a la que colocan sus drones. Tampoco es lo que buscan: no hace falta identificar a las personas para sacar los datos que quieren.
Para operaciones que hemos propuesto como reconocer si los ciclistas llevan casco o no, Herman nos dice que haría falta que los drones con cámaras 4K estuvieran sobrevolando la zona a unos escasos 40 metros de altura. A los 100-150 metros de altura que ellos prefieren es algo imposible de hacer a día de hoy.
Hay más aplicaciones: los aparcamientos también evolucionan
DataFromSky puede aplicar la misma tecnología que usa para detectar vehículos y personas en movimiento para otras tareas, como por ejemplo la de administrar las plazas libres de un aparcamiento. Puede que lo hayas visto en el de algunos centros comerciales: sensores con luces rojas y verdes que te avisan de qué plazas están libres, y carteles con la cantidad de plazas que hay disponibles desde la propia entrada al aparcamiento. Una sola cámara es capaz de detectar y gestionar 400 plazas.
Con este sistema, los sensores se ahorran para que sean las propias cámaras (esta vez fijas en un lugar alto) las que detecten cuantos aparcamientos libres hay. Una serie de carteles puestos en la entrada del parking informan a los conductores de las plazas libres que hay, y las mismas cámaras serían capaces de detectar si algún vehículo quebranta las normas (un coche grande aparcando en una plaza para utilitarios, por ejemplo, u otro coche que está aparcado más tiempo del estipulado).
El futuro: cámaras de tráfico que nos lo dirán todo en tiempo real
DataFromSky nos ha descrito sus planes de futuro con un detalle que no solemos ver cuando formulamos esta pregunta: quieren aplicar todo lo aprendido con su algoritmo de detección de vehículos y personas en servicios como la vigilancia de tráfico. Y aquí ya no hablamos de un análisis post-grabación, sino de analizar y enviar los datos necesarios en tiempo real.
Esto se podría hacer mediante drones o mediante cámaras fijas, y no se limitaría a detectar excesos de velocidad. La idea es poder determinar conducciones agresivas, una correcta distancia de seguridad entre los coches, calcular un exceso de emisiones o algo tan simple como contar la cantidad de coches que pasen por un punto en un periodo de tiempo determinado. Y aquí sí que el sistema leería las matrículas. Sería una evolución a lo grande de las temidas cámaras de las carreteras que se limitan a detectar exceso de velocidad hoy en día.
Herman concluye sus reflexiones de futuro confiando en que sistemas de vigilancia como éstos serán posibles gracias a que los drones irán mejorando con el tiempo. Serán más ligeros, sus baterías durarán más, las cámaras tendrán más resolución... eso se traduce en grabar más superficie a menos altura, o grabar lo mismo a una altura mayor. Hacer un trabajo mejor con menos hardware.
Ahora bien: el ejecutivo admite que no espera ver un futuro en el que las ciudades estén infestadas de "miles" de drones sólo para analizar el tráfico. Lo ve incluso como una idea absurda. Ahora mismo lo hacen porque considera que conforman la mejor herramienta para sacar todos los datos que obtienen, pero también comenta que el futuro de los drones estará más en tareas como el rescate de personas o el transporte de materiales y paquetería.
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