Es una cosa que las computadoras puedan detectar personas en situaciones moderadas, pero es otra cuando estando en la carretera, en donde necesitas que tu coche pueda detectar al peatón a tiempo para evitar una colisión. Afortunadamente, los investigadores de UC San Diego han hecho que sea mejor que nunca. Han elaboraron un algoritmo de detección de peatones que es mucho más rápido y más preciso que los sistemas existentes. Se puede detectar personas a una velocidad de 2-4 cuadros por segundo, que es aproximadamente igual que los seres humanos pueden hacerlo, al tiempo que tiene la mitad de los errores que los sistemas existentes. Esto podría hacer la diferencia entre una detención leve a un frenado aterrador.
La clave es reducir de forma rápida y poco a poco las zonas que no contienen personas (tales como el cielo o el camino vacío) y apoyándose en el profundo aprendizaje en las últimas etapas, cuando se desea el reconocimiento de formas complejas para confirmar lo que está viendo. Se ahorra una gran cantidad en la potencia de cálculo que se necesita normalmente para la detección de personas, ya que se está limitando el objetivo a un puñado de áreas en lugar de grandes porciones de la pantalla.
El sistema actual de UCSD sólo puede reconocer un tipo de objeto a la vez, sin embargo, planean hacer que detecte múltiples tipos de objetos y llegar a ser mucho más práctico. Y no solo se limita a los autos, esto podría ser útil en los robots, cámaras de seguridad y otros dispositivos que necesitan detectar a seres humanos lo más rápido posible.
