Machine Learning: Reconocimiento facial en entornos de gran concentración

Actualmente no existen soluciones que integren y den respuesta a las necesidades de seguridad que acompañan a escenarios con gran concentración de personas y vehículos, como puede ser la Operación Paso del Estrecho (OPE), con hasta 8.000 vehículos diarios, que ocurre anualmente en el Puerto de Algeciras. Si, en zonas acotadas del Puerto, la Guardia Civil pudiera analizar rostros y objetos en tiempo real, los sistemas de seguridad podrían enviarles alertas inmediatas en caso de detección de una amenaza.
En ciertas ocasiones los muelles de embarque de vehículos cambian, por lo que es frecuente situaciones de caos y confusión con diferentes navieras y destinos. Esto podría evitarse si el puerto contara con un sistema de guiado automático de vehículos hasta su destino, mediante unas pantallas instaladas en estas zonas acotadas del puerto. Hay que tener en cuenta que cuando un cliente compra un billete, la matrícula de su vehículo queda registrada en el mismo.
El reto consiste en el desarrollo de dos sistemas de reconocimiento con cámaras de vigilancia dentro del entorno del Puerto de Algeciras: un sistema ligado a las labores de vigilancia y seguridad de la Guardia Civil (que enviará alertas a las gafas de Realidad Aumentada que llevarán los agentes si tras un reconocimiento facial se detectara un sospechoso), y otro sistema para el reconocimiento automático de matrículas y guiado de vehículos hasta su muelle de embarque correcto. Usando técnicas de Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial, se incrementa la precisión de la identificación matrículas y personas. Sin embargo, la tecnología previa a 5G o similar no dispone del suficiente ancho de banda para realizar estas operaciones en tiempo real, ni cuenta con los valores de latencia requeridos. Un procesado de imágenes en tiempo real tampoco es factible.