Que la gente se pierda en el bosque no es algo infrecuente. Muchos entusiastas del aire libre prefieren acampar y hacer caminatas en los bosques hoy en día y, debido a algún desafortunado error, a menudo se quedan perdidos allí.
De hecho, cada año, miles de personas se pierden en bosques y zonas montañosas. Sin embargo, cuando se rescata a personas perdidas en el bosque, el tiempo se convierte en el elemento más crucial. De lo contrario, corren el riesgo de correr un peligro aún mayor.
En este sentido, el trabajo de los equipos de los servicios de rescate es bastante complicado. Generalmente, las operaciones de rescate se realizan con helicópteros que sobrevuelan las áreas donde es más probable que estén atrapadas las personas perdidas. Sin embargo, es un proceso que requiere mucho tiempo y no siempre resulta exitoso. Por lo cual, en el futuro, los drones podrían ayudar a que estas operaciones de búsqueda y rescate sean más eficientes y rápidas.


Este nuevo desarrollo de investigadores de la Universidad Johannes Kepler podría ayudar a resolver ese problema. Han utilizado una aplicación de aprendizaje profundo para mejorar las imágenes que recogen los drones.
Lo que hizo el equipo fue utilizar primero una aplicación de inteligencia artificial para procesar múltiples imágenes de un área determinada. Luego, lo combinaron utilizando IA para procesar datos de varios radiotelescopios. Esto permite que varios telescopios funcionen como un solo telescopio gigante.
De manera similar, la utilidad de inteligencia artificial que utilizaron permitió que muchas imágenes térmicas tomadas desde un helicóptero o un dron parecieran casi como si hubieran sido tomadas por una sola cámara con una lente mucho más ancha y potente.
Las imágenes procesadas tenían una profundidad de campo mucho mayor y las personas en el suelo se volvieron mucho más reconocibles en ellas, mientras que las copas de los árboles aparecían borrosas.
Para probar el sistema de IA, el equipo creó su propia base de datos de imágenes. Luego utilizaron voluntarios en el terreno en diferentes posiciones y utilizaron los drones para tomar fotografías.
"Aquí, empleamos la integración de imágenes mediante seccionamiento óptico aéreo (AOS), una técnica de imágenes de apertura sintética que utiliza drones con cámara para capturar campos de luz térmica no estructurados, para lograr esto con una precisión y recuperación del 96% y 93%, respectivamente", dijo. el equipo.
Esto es bastante impresionante, especialmente porque la termografía tradicional alcanza sólo alrededor del 25% de precisión en comparación. Es más, el equipo ha declarado que el dispositivo está listo para su uso.
Descubre cómo esta tecnología es empleada en el siguiente video:
Dado que los drones son económicos y pueden desplegarse rápidamente en grandes cantidades, reducirán significativamente el tiempo que lleva localizar y rescatar a una persona perdida en el bosque.
Además, con el desarrollo de esta nueva tecnología, esperamos que estas operaciones de rescate sean mucho más rápidas y ayuden a tiempo a quienes lo necesitan.
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