An international project develops an intelligent video surveillance system for large cities

The main objective of the HuSIMS project, in which the University of Valladolid participates, is to overcome the existing limitations in current video surveillance solutions and create a platform that allows increasing security in public places of large cities.

Deploying a video surveillance system in cities with millions of people is a complicated challenge. To the costs of cameras and infrastructure are added those of human operators, since a large number of personnel is needed to monitor what happens in each camera. In order to take advantage of the possibilities offered by ICT in this regard, ten entities from Israel, Turkey, Korea and Spain, including the University of Valladolid as the only participating university, have launched the HuSIMS project. The work is part of the Eureka-Celtic initiative of the European Commission, whose aim is to promote collaborative R&D to increase competitiveness in telecommunications.

Javier Aguiar, coordinator of the CIT Group (Communication and Information Technologies) of the University of Valladolid, stated that the HuSIMS project aims to design a network of video surveillance cameras capable of intelligently identifying when an emergency situation is occurring in the image, from a traffic accident to a fire. These are monitoring and video surveillance systems with massive sensor networks to intelligently control large metropolitan areas, that is to say, without the need for a human operator to constantly monitor what is happening on the cameras, has pointed out.

This way, thousands of cameras could be controlled by few operators, since they would only receive alerts in case of anomalous situations. The cameras don't even capture the images, but instead model them through mathematical models, and those parameters they capture (the position, size or speed of the objects), as data, take up much less bandwidth, which also reduces transmission costs, because they are wireless cameras that send all the information to a central unit, he details. So, duck, the costs of the cameras are also reduced. two leading Israeli companies in this type of device participate in the project, cameras that, being wireless, avoid infrastructure expenses and that, not processing the information directly, but sending it to a centralized unit, allow a low cost.

Training

As Javier Aguiar has explained, these video surveillance systems based on artificial intelligence require a period of 'training' to distinguish anomalous behaviors from those that are not. “Una vez que preparas a los sistemas el operador ya no tiene que estar al tanto de las cámaras, solo de las alarmas que generan”, recuerda, una información muy útil para los equipos de emergencia.

En estos momentos los investigadores están realizando pruebas en torno a diferentes situaciones anómalas, como accidentes de tráfico. “Una vez que entrenamos a las cámaras para que sepan qué es lo que están vigilando, en este caso la seguridad vial, luego es relativamente sencillo a través de modelos matemáticos saber si lo que sucede es normal o si los parámetros tomados se salen de lo previsto, como por ejemplo un coche circulando en dirección contraria”, ha subrayado Aguiar, quien ha apuntado que se trata de utilizar la inteligencia artificial “en un campo en el que aún no se había aplicado”.

El hecho de poner “adaptar” la videovigilancia a diferentes situaciones supone, a juicio del experto, un importante valor añadido. “Una de las cosas más potentes de estas nuevas tecnologías es que el núcleo es común y se puede aplicar a distintos usos, por lo que trabajamos también en temas de vandalismo o medio ambientales”, resalta. En este último campo, se están empleando cámaras satélite para el control de incendios forestales. “Lo único que hay que hacer es cambiar las reglas de la inteligencia artificial para que te detecte unos casos anómalos u otros”.

La inquietud por parte de la Comisión Europea en esta línea de investigación se ha incrementado en los últimos años para evitar casos de terrorismo. In this sense, Aguiar avanza que ya hay empresas de seguridad interesadas en los resultados de este proyecto, que concluirá en 2013.

Detección de patrones anómalos

El trabajo que lleva a cabo la Universidad de Valladolid en el marco del proyecto se centra, según el coordinador del grupo CIT, en la parte de inteligencia artificial. “Una vez que las cámaras captan y modelizan la información, nos pasan los parámetros de los objetos. Nosotros trabajamos en la parte de inteligencia artificial para detectar esas situaciones o patrones anómalos dentro de los que nos están pasando las cámaras”, has pointed out.

Para implementar este comportamiento inteligente, una de las estrategias que se utiliza es el análisis semántico. Un primer análisis de los objetos en movimiento y sus trayectorias en la señal de video permite identificar entidades con sentido como calzadas, aceras, doors, peatones o vehículos. En una segunda etapa se incorporan estos objetos a un modelo de conocimiento semántico y se caracteriza el comportamiento normal y anómalo de estos actores. Esto permite al sistema operar a un nivel de abstracción similar al del conocimiento humano, como explican los investigadores, who expect to have a first demonstrator of the system next year.