Fue desarrollado por académicos y estudiantes de la Maestría en Ingeniería Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial.
Hermosillo/VdM, 18 de septiembre
Académicos y estudiantes de la Maestría
en Ingeniería Internet de las Cosas e Inteligencia Artificial de la Universidad
de Sonora, crearon un software especial para la detección autonómica de
cubrebocas con aprendizaje profundo, usando inteligencia artificial empoderada
por técnicas de visión artificial e internet de las cosas.
Los responsables del proyecto orientado hacia la gente incorporada a empresas, escuelas, universidades, instituciones y organizaciones de trabajo, entre otros espacios, son los docentes Víctor Hugo Benítez Baltazar y Jesús Horacio Pacheco Ramírez, así como José Roberto Moreno Ruiz y Christian Núñez Gurrola, estudiantes de ese posgrado universitario.
El académico Jesús Horacio Pacheco Ramírez reiteró que el objetivo del proyecto es detectar el correcto uso de la mascarilla para permitir el acceso a las distintas áreas de un edificio, además de dar seguimiento de la localización de las personas.
Mencionó que el trabajo viene desde el semestre 2020-2 como proyecto conjunto en dos materias de la Maestría --motivados por la pandemia--, como un método para impulsar el correcto uso de la máscara (cubrebocas), indicando que esa tecnología va dirigida a cualquier lugar o edificación privada o pública.
“Se busca que su implementación sirva como mecanismo de apoyo para la disminución del contagio aerotransportado del Covid-19”, reiteró.
La tecnología, concluyó, utiliza redes neuronales artificiales para detectar el correcto uso del cubrebocas, esto es, sobre nariz y boca y se apoya en el concepto de realidad aumentada para dar seguimiento a las personas que entran a una determinada sección de una edificación, con lo cual se puede llevar un control de entradas/salidas, así como notificar de posibles contagios por personas que estuvieron en el mismo lugar.
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