IA de visión: Transformando la gestión de multitudes

Las ciudades inteligentes son lugares vibrantes y densamente poblados que dependen de tecnologías avanzadas para que todo funcione sin problemas. Gestionar grandes multitudes es una parte importante para hacer que estas ciudades sean más seguras y eficientes, ya sea en espacios públicos o en grandes eventos.

Un buen ejemplo de la necesidad de gestión de multitudes es la final de la UEFA Champions League de 2022 en París. El hacinamiento fuera del estadio causó retrasos, confusión y problemas de seguridad. La mala planificación y los problemas con el flujo de personas contribuyeron al caos, demostrando lo importante que es encontrar mejores formas de gestionar grandes multitudes.

Aquí es donde entran en juego la inteligencia artificial (IA) y la visión artificial (CV). Estas tecnologías están cambiando la forma en que se gestionan las multitudes al facilitar la supervisión de personas, detectar riesgos y comprender el comportamiento de la multitud en tiempo real. Dado que se espera que el mercado de la visión artificial crezca hasta los 175.72 mil millones de dólares para 2032, está claro que más organizaciones están recurriendo a estas soluciones.

En este artículo, exploramos cómo la IA y la visión artificial están reimaginando la gestión de multitudes, haciendo que los grandes eventos sean más seguros y eficientes, al tiempo que allanan el camino para reuniones más inteligentes.

Link to this sectionDesafíos crecientes en la gestión de multitudes#

La gestión de multitudes es cada vez más complicada a medida que los eventos crecen y son más variados. Con el crecimiento de las ciudades y la creciente popularidad de los eventos masivos, están surgiendo nuevos desafíos que deben abordarse.

Un estudio de 2022 descubrió que el hacinamiento es un factor importante en casi el 60% de los incidentes relacionados con multitudes en grandes eventos. Las conclusiones del estudio destacan la importancia de mejorar las estrategias para gestionar grandes audiencias y reducir los riesgos potenciales.

Si bien los métodos tradicionales de gestión de multitudes son útiles, a veces les resulta difícil manejar el comportamiento impredecible de las masas. Esta brecha hace que sea crucial invertir en herramientas avanzadas y de vanguardia que puedan monitorizar, analizar e intervenir en tiempo real, garantizando una experiencia más segura para todos.

Fig 1. Las multitudes en los estadios pueden ser difíciles de gestionar.

Link to this sectionAplicaciones de la visión por IA en la gestión de multitudes#

La visión por IA puede ayudar a gestionar grandes multitudes analizando transmisiones de vídeo en tiempo real con modelos de visión artificial avanzados que controlan los movimientos, reconocen patrones y detectan comportamientos inusuales. Estos modelos ayudan a identificar problemas como el hacinamiento de forma temprana, haciendo posible que los organizadores respondan antes de que los problemas se intensifiquen.

Al ofrecer supervisión en tiempo real, análisis de comportamiento e intervención proactiva, las soluciones de visión por IA mejoran la seguridad y la eficiencia de los eventos. Exploremos cómo estas tecnologías transforman la gestión de multitudes.

Link to this sectionMonitorización de densidad para el control de multitudes en tiempo real#

Supongamos que un estadio abarrotado tiene miles de personas moviéndose a través de sus puertas de entrada en un evento. A medida que la multitud se vuelve más densa, el movimiento se ralentiza. En estas situaciones, una gestión eficaz de la multitud es crucial. Los sistemas de monitorización de densidad de multitudes basados en IA pueden proporcionar información en tiempo real. Esto ayuda a los organizadores a gestionar el flujo de la multitud y mantener todo funcionando sin problemas en grandes eventos.

Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 pueden ser una parte importante de la monitorización de la densidad de multitudes. El soporte de YOLO11 para tareas como el seguimiento de objetos puede utilizarse para rastrear con precisión a las personas en áreas concurridas. Quizás te preguntes, ¿cómo es esto posible?

Las transmisiones de vídeo pueden ser procesadas por YOLO11 en tiempo real. El procesamiento en tiempo real permite a los organizadores disponer de información actualizada sobre la multitud que están supervisando. YOLO11 incluso se puede utilizar para centrarse en áreas o regiones de interés específicas con respecto a la multitud.

Por ejemplo, los organizadores pueden monitorizar puntos clave como puertas de entrada, pasillos o rutas de salida, asegurándose de que estas zonas críticas se gestionen eficazmente. También se pueden desarrollar sistemas con visión artificial para generar visualizaciones como mapas de calor que muestren áreas de alta concentración de personas y faciliten la detección y solución de posibles problemas.

Fig 2. La visión por IA se puede utilizar para crear mapas de calor de multitudes.

Curiosamente, el London Underground utiliza la monitorización de multitudes basada en visión para mantener a los pasajeros seguros durante las horas de mayor afluencia. La visión artificial se utiliza para contar cuántas personas hay en los andenes, y se alerta a los funcionarios cuando ciertas áreas se llenan demasiado. Estos conocimientos ayudan a ajustar los horarios de los trenes y a proporcionar actualizaciones en directo para ayudar a gestionar el flujo de la multitud de forma más eficiente.

Link to this sectionAnálisis de comportamiento y detección de amenazas#

En un evento animado con una multitud bulliciosa (como un concierto), a veces el comportamiento sospechoso puede pasar desapercibido. Los sistemas habilitados con IA están diseñados para detectar estos comportamientos más fácilmente que los humanos. Por ejemplo, la capacidad de estimación de pose de YOLO11 se puede utilizar para monitorizar los movimientos corporales de una persona.

La estimación de pose es una técnica de visión artificial que rastrea puntos clave en el cuerpo de una persona, como articulaciones y extremidades, para comprender su postura y movimientos. Al analizar estos movimientos en tiempo real, un sistema de seguridad con visión por IA puede detectar comportamientos sospechosos o inesperados, como acciones repentinas o erráticas, que podrían indicar un problema potencial.

Fig 3. Un ejemplo de uso de YOLO11 para la estimación de pose en una multitud.

Por ejemplo, en los Juegos Olímpicos de París 2024, la videovigilancia mejorada por IA desempeñó un papel vital en el mantenimiento de la seguridad. Las cámaras inteligentes y el seguimiento de movimiento avanzado mediante visión monitorizaron el comportamiento de la multitud. Cuando se detectaban actividades sospechosas o aumentos repentinos de la multitud, los equipos de seguridad recibían alertas instantáneas. Actuar rápidamente sobre estas advertencias ayudó a evitar que los problemas se intensificaran y mantuvo a todos, tanto a los participantes como a los espectadores, a salvo.

Link to this sectionControl de acceso automatizado y reconocimiento facial#

Hoy en día, evitar la molestia de las entradas físicas y entrar a un evento con solo un vistazo es una realidad, gracias a la IA. La tecnología de reconocimiento facial está facilitando este proceso al garantizar que solo las personas autorizadas obtengan acceso. Esta innovación acelera la entrada y mejora la seguridad, a la vez que ayuda en la gestión de grandes multitudes. Como resultado, se reduce la congestión y el acceso sigue siendo fluido y organizado.

Fig 4. Reconocimiento facial permitiendo a los asistentes entrar a un partido de béisbol.

Puedes ver esto en acción en el Allianz Parque en Brasil. El reconocimiento facial mejorado por IA está haciendo que entrar y salir del estadio sea rápido y fácil. Los visitantes escanean sus caras en los puntos de entrada para una verificación rápida y para detener el acceso no autorizado. Mejora la seguridad y ofrece a todos una experiencia más fluida y sin estrés.

Link to this sectionGestión de colas y optimización de rutas#

Las largas colas y las multitudes que se mueven lentamente pueden ser frustrantes, ya sea en una estación de tren, un aeropuerto o un parque temático. Sin embargo, la tecnología de visión artificial puede cambiar eso. YOLO11 se puede utilizar para construir sistemas inteligentes de gestión de colas para monitorizar las líneas en lugares concurridos como aeropuertos, tiendas y hospitales.

Fig 5. Un sistema de gestión de colas en un mostrador de billetes de aeropuerto.

Aquí tienes un vistazo más de cerca a cómo funciona un sistema de gestión de colas:

• Detección de objetos e identificación de colas: La detección de objetos mediante YOLO11 puede ayudar a identificar y rastrear a las personas en las colas a través de transmisiones de vídeo en directo en lugares como mostradores de billetes o puntos de entrada.
• Monitorización y análisis de colas: El sistema analiza la longitud, la densidad y el movimiento de la cola, calculando los tiempos de espera e identificando las áreas de congestión en tiempo real.
• Ruta optimización y equilibrio de carga: Basado en los patrones de movimiento, el sistema puede sugerir rutas alternativas o redirigir a las personas a colas más cortas para mantener un flujo fluido de la multitud.
• Alertas proactivas y ajustes: Se puede alertar al personal sobre colas largas o líneas que se mueven lentamente, permitiendo intervenciones oportunas como abrir mostradores adicionales o redirigir a las personas.

Link to this sectionPros y contras de usar IA en la gestión de multitudes#

La IA y la visión artificial mejoran la gestión de multitudes al aumentar la seguridad, la eficiencia y la toma de decisiones en reuniones públicas. Aquí tienes algunas de las ventajas clave a tener en cuenta:

• Toma de decisiones más rápida: Las soluciones de visión por IA pueden analizar datos rápidamente y facilitar respuestas rápidas durante los eventos.
• Escalabilidad: Con la infraestructura adecuada, los modelos de visión artificial pueden monitorizar eficientemente grandes multitudes y adaptarse para ser útiles en eventos de todos los tamaños.
• Recursos optimizados: La visión artificial se puede utilizar para anticipar el comportamiento de la multitud y ayudar a asignar mejor el personal y los recursos.

A pesar de estos beneficios, existen varios desafíos asociados con la implementación de la IA en la gestión de multitudes. Aquí tienes algunas de las limitaciones clave:

• Costes elevados: La configuración inicial y el mantenimiento de los sistemas de visión por IA pueden ser costosos.
• Riesgos de ciberseguridad: Los sistemas de IA pueden volverse vulnerables a la piratería informática y a las filtraciones de datos si no se cuentan con las medidas de seguridad adecuadas.
• Preocupaciones sobre la privacidad: Las aplicaciones de vigilancia y reconocimiento facial pueden plantear problemas éticos y de privacidad.

Link to this sectionEl camino a seguir para la IA en la gestión de multitudes#

El treinta y uno por ciento de los operadores móviles planea implementar soluciones de IA dentro de sus redes 5G. Este emocionante desarrollo está destinado a cambiar la gestión de multitudes al permitir el procesamiento de datos en tiempo real y una comunicación más rápida. Con la conectividad de alta velocidad de 5G, los sistemas de monitorización de multitudes mediante IA pueden procesar datos casi al instante, ayudando a reducir los riesgos y manteniendo los grandes eventos más seguros y organizados.

Además de esto, al procesar los datos más cerca de donde se recopilan, la computación en el borde puede reducir los retrasos y permitir una toma de decisiones más rápida e inteligente. La IA en el borde puede analizar datos rápidamente y tomar decisiones sin esperar a que la información viaje a servidores distantes. La computación en el borde puede ir de la mano con la IA y 5G para proporcionar soluciones de gestión de multitudes más seguras y fiables.

Link to this sectionAllanando el camino para multitudes más inteligentes con IA#

La IA y la visión artificial están potenciando la forma en que gestionamos grandes eventos y reuniones públicas. Estas tecnologías hacen que las multitudes en las ciudades inteligentes sean más seguras, eficientes y estén mejor equipadas para manejar los desafíos. La monitorización en tiempo real y la información sobre el comportamiento de la multitud ofrecen formas innovadoras de gestionar situaciones impredecibles.

Herramientas como el reconocimiento facial, la detección de emociones y el seguimiento del comportamiento ya están mejorando la seguridad y la eficiencia en los eventos. ¡Es emocionante ver cómo la tecnología está dando forma a reuniones más inteligentes y seguras!

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