AZTI ha desarrollado y lleva operando desde hace más de 10 años sistemas de videometría para el seguimiento de arenales y zonas de baño, dotado de cámaras que capturan imágenes desde un punto de vista fijo a intervalos conocidos. Los productos derivados del tratamiento de las imágenes obtenidas y la referenciación de esta información mediante técnicas fotogramétricas dan información directa de gran valor, para la comprensión y seguimiento de distintos procesos y los usos del litoral, de manera continua. En este sentido AZTI ha desarrollado una tecnología propia denominada KostaSystem® (www.kostasystem.com).

El grupo de Tecnologías Marinas de AZTI colabora desde hace años con el grupo de TECNALIA de Computer Vision. En concreto, en el desarrollo de algoritmos avanzados de análisis de imágenes que recogen las cámaras de KostaSystem, como por ejemplo los algoritmos de “Run-up” y “Rebase” descritos en la entrada del blog: “ANÁLISIS DE INFORMACIÓN AUTOMÁTICA DE EMERGENCIAS COSTERAS POR VIDEOMETRÍA”.

TECNALIA también ha desarrollado para AZTI un algoritmo de Segmentación Automática de Playas y Estimación de la Ocupación. El software Hondartza tiene como finalidad, dada una imagen de una playa, la clasificación de cada uno de los pixeles entre persona o no-persona con el objetivo final de calcular su ocupación. En el ámbito de la Visión Artificial, a este proceso de separación de una imagen en dos o más regiones píxel a píxel se le denomina segmentación.

La decisión de si un pixel corresponde a una persona puede parecer trivial pero implementar un algoritmo que lleve a cabo automáticamente esta tarea, es complejo debido principalmente a la dificultad de procesamiento de imágenes de exteriores y las condiciones cambiantes de luz y meteorológicas. Para abordar este reto, se decidió aplicar algoritmos de “Machine Learning”, pertenecientes al mundo de la inteligencia artificial, para una segmentación supervisada. A estos algoritmos, se le proporciona una serie de ejemplos, de forma que es capaz de aprender las características relevantes y después puede extrapolar a nuevas imágenes que no han sido utilizadas para aprender. A dicho proceso de aprendizaje se le denomina entrenamiento, mientras que al proceso de extrapolación a nuevas imágenes se le llama predicción.

La estrategia sobre la que se basa el software Hondartza es precisamente ésta. Así, el procedimiento implementado en Hondartza se compone de dos pasos: entrenamiento del modelo estadístico y aplicación de éste para la segmentación de imágenes de playa.

Para ser capaces de “enseñar” al software a determinar si un pixel es persona o de playa, antes es necesario estudiar qué características o cantidades asociadas al pixel pueden representarle mejor. En este software se ha decidido emplear la respuesta de cada uno de los pixeles a un banco de filtros definido por Leung y Malik. De entre todos los descriptores estadísticos, se ha hecho una exhaustiva selección, pues por motivos de eficiencia computacional no es posible utilizar todos. De cada una de las imágenes de entrenamiento se dispone de un ground-truth, es decir, de una segmentación manual. Analizando la respuesta a esta preselección de filtros de las imágenes de entrenamiento y teniendo en cuenta si el pixel corresponde a persona o a playa, se construye un modelo estadístico global, mediante el algoritmo AdaBoost, que después se pasa a la parte del software dedicada a predicción para que, basándose en este conocimiento, aplique exactamente el mismo cálculo de descriptores estadísticos en una imagen nueva. Dependiendo de las respuestas de los pixeles de esta imagen y comparándolas con las respuestas de las imágenes de entrenamiento, el software Hondartza es capaz de clasificar los pixeles eficientemente como correspondientes a persona o a playa.

Una vez que se dispone de un “mapa” de respuestas a pixeles de los que sabemos cuál es su verdadera clasificación, podemos aplicarlo a la detección y segmentación de personas en playas. Este paso también corresponde al algoritmo AdaBoost, y cuyo resultado se ha pulido mediante un algoritmo de refinamiento de segmentaciones, llamado filtro guiado.

Para mejorar el rendimiento y no procesar zonas de la imagen que se sabe que no son arena, se definen unas máscaras con las regiones en las que aplicar el algoritmo. El resultado es el que se muestra en la siguiente figura:

El software Hondartza fue desarrollado previo a la explosión del Deep Learning y las redes neuronales convolucionales, y durante este tiempo ha estado generando información valiosa sobre el uso de las playas. En el futuro se prevé incorporar tecnología de redes convolucionales al algoritmo que permita la extracción de información adicional y más precisa del entorno costero.

La dirección de Medio Ambiente de la Diputación Foral de Gipuzkoa ha desarrollado una red de videometría que aplica la tecnología KostaSystem® y que cubre 10 arenales de todo el territorio (Ondarbeltz, Deba, Saturraran, Itzurun, Santiago, Gaztetape, Malkorbe, Antilla, Zarautz y Hondarribia). En esta línea la Diputación de Gipuzkoa tiene suscrito un convenio con AZTI para explotar la información de la red. El tipo de información suministrada por estos sistemas de videometría es de utilidad para conocer los aforos y mejorar la seguridad para el baño y en general mejorar la gestión de los usos que se dan en las playas, generando, información útil de cara a la ciudadanía. Asimismo, en otra escala temporal más amplia, aportan información de los procesos que rigen la dinámica litoral, con un alto valor a nivel de conocimiento científico que avale la gestión del arenal.

Debido a la actual crisis sanitaria motivada por la enfermedad por coronavirus (COVID-19), los ayuntamientos costeros, como gestores del uso de los arenales en sus municipios, tienen la necesidad de regular el acceso y limitar la densidad de uso de sus playas en base a la distancia social mínima que las autoridades competentes recomiendan. La Diputación Foral de Guipúzcoa, con el objetivo de poner a disposición de la ciudadanía la mejor información posible de cara al disfrute de las playas durante la temporada estival de marera responsable y segura, se pone en contacto con AZTI para utilizar todas estas herramientas e infraestructura disponibles para poder conocer de una manera sencilla la densidad de ocupación de las playas en tiempo real.

En este contexto se ha decidido diseñar un sistema que aplique de forma automática y continua los algoritmos de cálculo de ocupación sobre las playas del litoral Gipuzkoano y lo muestre a través de una aplicación para móvil. Para ello se ha montado una estructura de intercambio de información en la que se depositan las imágenes de las playas con sus ficheros de configuración y datos a visualizar, se ha desarrollado una aplicación que ejecuta el algoritmo de ocupación a intervalos definidos y que genera recortes de las imágenes e información adicional para que una aplicación para móvil, NIK HONDARTZAK desarrollada por TOKITEK la muestre a los usuarios. La siguiente figura muestra una breve descripción del proceso.

Esta aplicación es un ejemplo de cómo la visión artificial se aplica a nuestra vida cotidiana y ayuda a buscar soluciones ante los retos que se nos presentan. También queda patente que la colaboración entre Centros Tecnológicos y Administraciones redunda en beneficio de toda la sociedad.