El ciclismo, una actividad cada vez más popular, enfrenta desafíos crecientes en términos de seguridad vial, especialmente cuando los ciclistas comparten las carreteras con vehículos motorizados. A pesar de que las muertes de ciclistas representan poco más del 2% de todas las fatalidades en carreteras en Estados Unidos, la experiencia de ser empujado peligrosamente por un vehículo grande es una realidad aterradora para muchos aficionados al ciclismo. Anualmente, alrededor de 883 ciclistas pierden la vida y se reportan aproximadamente 45,000 lesiones en incidentes de tráfico sin víctimas mortales.
Para abordar este problema, numerosos ciclistas han comenzado a usar cámaras montadas en sus bicicletas, grabando sus trayectos como una medida de precaución. Sin embargo, analizar horas de grabación en busca de incidentes potencialmente peligrosos es una tarea ardua y requiere habilidades específicas de edición de video.
En respuesta a esta necesidad, se ha introducido una innovadora solución tecnológica utilizando Amazon Rekognition, una herramienta de análisis de video basada en inteligencia artificial. Esta tecnología permite a los ciclistas detectar automáticamente vehículos en sus videos y registrar el momento exacto en que ocurren ciertos eventos. Con Amazon Rekognition, la identificación de situaciones peligrosas, en las que un vehículo se acerca demasiado, se vuelve rápida y eficiente.
El procedimiento diseñado consiste en que, tras finalizar el recorrido, los ciclistas suban sus videos a un servicio de almacenamiento en la nube de Amazon. Luego, se activa un flujo de trabajo que, mediante la API de Amazon Rekognition, analiza el contenido del video, identificando vehículos y verificando el cumplimiento de la norma que exige mantener una distancia mínima de un metro al adelantar a una bicicleta. En caso de detectar una infracción, el sistema genera un clip específico del evento, que puede ser remitido a las autoridades correspondientes.
Esta tecnología no solo es innovadora por su eficiencia, sino también por su modelo de funcionamiento sin servidor, lo que permite que los usuarios paguen únicamente por el tiempo que se procesa el video. Esto asegura que la solución sea accesible y económica para los ciclistas. Con la evidencia visual obtenida, la herramienta no solo facilita el rastreo de comportamientos inapropiados de los conductores, sino que también representa un avance significativo hacia la mejora de la seguridad vial.
La implementación de esta tecnología no solo ofrece a los ciclistas una herramienta robusta para su protección en las carreteras, sino que también establece un precedente en la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático en diversos campos, como la detección de fauna en entornos naturales o la vigilancia de seguridad en áreas públicas. Este desarrollo tecnológico marca un hito en la búsqueda de espacios más seguros y controlados, tanto para los ciclistas como para la comunidad en general.
