A raíz de la preocupación generada por la crisis sanitaria a nivel mundial por el COVID-19, distintas iniciativas tecnológicas han comenzado a innovar en diseños que pongan en el centro el cuidado y la protección de las personas. Así, Entel Ocean, parte de la unidad digital de la empresa de tecnología y telecomunicaciones, ha creado una solución basada en Inteligencia Artificial y vídeo analítica que permite identificar eventualidades relacionadas al cuidado y seguridad de las personas.
Todo esto, gracias a su sistema OVA (Ocean Video Analytics), el cual ejecuta algoritmos con IA del tipo deep learning basado en entrenamiento de redes neuronales, permitiendo monitorear el distanciamiento social, uso de mascarilla, aglomeraciones y alzas de temperatura corporal en las personas con sensores termográficos.
Gracias al uso de un elemento llamado Cuerpo Negro o Black Body en los sensores termográficos, estos permiten eliminar la radiación ambiente, mejorando la medición de temperatura llegando a una precisión de entre +-0,5°C e, incluso pueden mejorar hasta los +- 0,3°C. Por ejemplo, si una persona es detectada con más de 37,8°C, el sensor genera una alerta en tiempo real que es enviada al área central de monitoreo y seguridad del espacio que se esté resguardando.
En el caso de la medición del distanciamiento social, los cuerpos que son detectados por las cámaras son procesados por la OVA y enmarcados en cuadros de colores. Al estar en verde, quiere decir que la distancia mínima de un metro se está cumpliendo de manera adecuada, mientas que, al estar en rojo, significa que el estándar de distancia ha sido traspasado, lo que gatilla una alerta inmediata para activar los protocolos de seguridad respectivos. La misma mecánica es utilizada para el uso de mascarillas.
La herramienta se viene desarrollando hace 1 año aproximadamente y las extensiones para los cuidados en escenario de pandemia se adelantaron por la contingencia. El valor del sistema OVA es la posibilidad de integrar diversos tipos de cámaras, ya que la solución es agnóstica al hardware utilizado, además de contar con flexibilidad para customizar las analíticas.