13 mil cámaras nos observan

Trece mil cámaras de video nos observan en las calles del DF
Adolfo Guzmán Arenas |
Publicado por: La Crónica Hoy, Opinión / 2012-02-15 |

Opinión del Dr. Adolfo Guzmán Arenas. Profesor del CIC IPN

El 26 de octubre de 2011 cundió la noticia de que se instalaron trece mil videocámaras en las calles y sitios públicos del Distrito Federal (incluyendo el Metro). Además, añado yo, de las numerosas que existen en bancos, cajeros automáticos, tiendas departamentales, centros comerciales y otras instalaciones. Y el 4 de febrero de 2012, declaró el Jefe de Gobierno del DF que “Son ya 13 mil cámaras las que vigilan, palmo a palmo, la ciudad, por lo que pasamos a ser de las mejores en cuanto a la seguridad y capacidad de respuesta de un gobierno hacia los ciudadanos”. “Con esto, la ciudad de México es, a partir de hoy, la metrópoli más vigilada del mundo.”

Las imágenes de video se transmiten a través de la extensa red de Telmex y de los anillos de fibra óptica del Metro, y requieren el uso de grandes computadoras y centros de conmutación digital. Operadores en diversos sitios de la ciudad vigilan con sus ojos las imágenes obtenidas, listos para detectar anomalías y proteger al ciudadano. Inclusive, en algunos postes que soportan la cámara están un micrófono y una bocina donde el público puede solicitar ayuda y recibir instrucciones. Situado a un costado de la Cámara de Diputados se encuentra el corazón de este sistema, el C4 (Centro de Comando, Control, Comunicaciones, Cómputo, Inteligencia, Integración, Información e Investigación), que coordina a cinco C2’s (Centros de Comando y Control). Situado en la Unidad Interdisciplinaria de Ingeniería, Ciencias Sociales y Administración (UPIICSA) del IPN que se encuentra instalado un laboratorio para la formación de profesionales para el diseño y programación de nuevas aplicaciones relacionadas con la vasta red de vigilancia.

La seguridad ciertamente ha aumentado, por ejemplo en las estaciones del Metro, gracias a las cámaras. Otro ejemplo: en un conocido hotel, las cámaras ayudaron a esclarecer un homicidio. Y en los bancos, gracias a ellas, se tienen imágenes de asaltantes. Sin embargo, el 29 de octubre de 2011, cerca de la Unidad Habitacional Nonoalco Tlaltelolco, un choque entre dos automóviles Tsuru provoca que un conductor asesine al otro de un balazo en el pecho. ¿Y las cámaras? Quizá no estaban mirando. Y más recientemente, le robaron a una amiga de un colega del Consejo Consultivo de Ciencias su automóvil estacionado cerca de una de las trece mil cámaras. Solicitó que el video ayudara a esclarecer el robo, cuando menos a tener una imagen del ladrón. Nada se tiene a la fecha.

Ya hicimos una gran inversión. Ahora debemos sacarle provecho a esta red de videovigilancia. (1) ¿Qué tan efectivos son los actuales vigilantes de las imágenes de las cámaras? ¿Cuántas anomalías detectan, y cuántas dejan pasar? Entrenamiento adecuado y estadísticas periódicas ayudarán a depurar el personal y a aumentar su eficacia. (2) Las videograbaciones ¿Están rápidamente disponibles, accesibles a los cuerpos de seguridad, se tienen bases de datos de su contenido y ubicación, o están sumergidas en una burocracia espesa? ¿Cuánto tiempo se guardan antes de reusarse? (3) Debe instruirse al público qué hacer, cómo usar los botones de pánico, dónde están, dónde solicitar ayuda (un teléfono, un correo electrónico, un mensaje de texto, por ejemplo), y sobre todo, los encargados responsables deben proporcionar respuesta rápida. “Le he asignado el número 34661 a su solicitud”. El solicitante debe saber dónde quejarse si no se obtiene. (4) La vigilancia actual, manual, debe complementarse con software y aplicaciones informáticas que detecten o ayuden en la detección de imágenes anómalas, de patrones fuera de lo previsto en el campo de visión de una cámara. Ciertamente, a una cámara se le pueden dar diez patrones, digamos, de “comportamiento normal”, tales como calle obscura, calle desierta, calle lloviendo, calle con tránsito, calle con automóviles estacionados, un grupo de personas la cruza, etc. Otras tantas de “comportamiento anormal”: la barda de enfrente desaparece; la calle se llena de humo; hay fuego visible; personas corren desaforadamente… Un software clasificador podría llamar la atención a la imagen anómala del operario supervisor. No me refiero a simplemente comprar software importado que parece que hace esto, sino aprovechar la oportunidad del Laboratorio que ya se tiene en UPIICSA – IPN, y de otros centros de investigación nacionales que trabajan en Visión por computadora. O de empresas mexicanas dedicadas a análisis de imágenes. (5) Software que detecte (y señale en un mapa en internet) calles bloqueadas, accesos y retornos deshabilitados, o provisionales, obras y obstrucciones en la vía pública. Vehículos de emergencia que momentáneamente obstruyen el tránsito. Inclusive que señale el sentido de circulación en este momento de calles reversibles. Vaya, hasta señalar qué tan congestionadas están las principales avenidas (usando colores o grosores distintos en el mapa en internet) será útil, o en qué zonas llueve copiosamente. Apagones. (6) Detección y señalización (en mapa de internet) de congestiones de tránsito; choques; accidentes; atropellados. (7) Lo mismo de tumultos, manifestaciones, y otros eventos humanos. Hay un espectáculo en el Auditorio Nacional. O en el Zócalo. ¿Qué tan grande es la muchedumbre ahora? (8) También de áreas inundadas; incendios; postes de teléfono, árboles, y espectaculares caídos. (9) Abandono de bultos y objetos sospechosos en áreas públicas, sobre todo de noche. Imágenes de quienes lo hicieron, y a qué hora. Vehículos que ya llevan varios días en el mismo lugar. Indigentes o borrachos que duermen en la acera. (10) En caso de contingencia severa causada por un gran terremoto, el software será muy útil para detectar, casi en el momento en que ocurren, edificios colapsados o dañados, bardas caídas, grietas en las calles, inundación por tuberías o drenaje rotos. Para enlazarse con el Software para Atención a Contingencia Severa, cuya construcción patrocina el Instituto de Ciencia y Tecnología del DF. Todas estas aplicaciones informáticas son posibles en la actualidad, no son ideas utópicas fuera de la realidad. Aprovechemos la gran inversión que ya se hizo en la red de videovigilancia, para apoyar a centros de investigación aplicados, universidades e instituciones nacionales en el desarrollo de este software, ciertamente útil a la ciudad de México… y con posibilidad de exportarse posteriormente a otras urbes conglomeradas.

Son también dignas de llevarse a cabo, en un futuro cercano, aplicaciones un poco más avanzadas. (11) Detección de caravanas o convoyes de vehículos, que viajan juntos durante un buen trecho. O que marchan a gran velocidad, zigzagueando entre el resto del tráfico. Habrá que diferenciarlos de aquéllos que marchan en vialidades repletas, donde por necesidad muchos vehículos no relacionados van juntos un buen rato. (12) Detección de automóviles mediante la identificación de sus placas. Más fácil si el vehículo está detenido, posible aún si está en movimiento. (13) Seguimiento de un vehículo. Una vez localizado (por ejemplo, mediante identificación por computadora en la imagen del número de su matrícula), un vehículo puede ser seguido en su devenir por la metrópoli, mediante su color, aspecto y dirección de viaje. Esto requiere la colaboración de varias cámaras. Si el Volkswagen azul sale del rango de visión de la cámara en la Avenida Cien Metros, solamente pudo ir sobre esta misma avenida, a la cámara siguiente, la 2302, o doblar a la derecha en la avenida Wilfrido Massieu, donde está la cámara 2339, o tomar la diagonal en… Es el rastreo («roaming» en inglés) que le sigue la pista a un teléfono móvil cuando pasa de una celda (de una antena) a otra, pero ahora aplicado a cámaras mirando automóviles. Ah, pero este coche se puede confundir con otros VWs azules en la cercanía. O la sombra de un edificio próximo obscurece su imagen… (14) ¿Se puede hacer seguimiento de personas? Ésta es una aplicación más avanzada, que requerirá algo de tiempo para ser operacional. El estado del arte en identificación de rostros permite identificar uno en diez mil, quizá uno en cien mil. Pero hay que tener una buena imagen del mismo, sin sombras, no desde muy arriba. Empero, la cámara (el software, más precisamente) puede seguirle la pista a una persona mediante su vestimenta. Otras cámaras, como en el punto (13), pueden continuar su localización. Hasta que una de ellas logra una buena imagen de su rostro, y se le identifica por nombre. ¿Y si se sube a un automóvil? No hay problema, con la solución (13) seguimos al auto. ¿Y si se mete a un centro comercial? Necesita salir por una de las seis puertas, donde hay cámaras situadas. ¿Y si se mete al Metro? ¿O sale del centro comercial en un vehículo? Quizá lo perdamos.

Como conclusión, la gran inversión que los capitalinos hemos hecho en la red de videovigilancia se está explotando muy poco, y sus beneficios podrán aumentar considerablemente complementándolos no con más compras de equipo o contratación de operadores videovigilantes, sino con el diseño y construcción de software útil que a corto plazo haga más rentable la inversión en trece mil cámaras, su instalación y cableado, un C4, cinco C2s, la renta de líneas de comunicación a Telmex, de enlaces satelitales, etc. Ayudará mucho que los ciudadanos, sus jefes de manzana, representantes, diputados, y otras autoridades elegidas (o no) exijan (exijamos) frutos y resultados de esta inversión.

Consejo Consultivo de Ciencias

a.guzman@acm.org

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