{"id":20051,"date":"2025-07-20T11:02:53","date_gmt":"2025-07-20T09:02:53","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/un-novedoso-estudio-del-car-marca-un-hito-en-la-monitorizacion-de-visitantes-en-areas-protegidas\/"},"modified":"2025-07-20T11:03:47","modified_gmt":"2025-07-20T09:03:47","slug":"un-novedoso-estudio-del-car-marca-un-hito-en-la-monitorizacion-de-visitantes-en-areas-protegidas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/noticias\/un-novedoso-estudio-del-car-marca-un-hito-en-la-monitorizacion-de-visitantes-en-areas-protegidas","title":{"rendered":"Un novedoso estudio del CAR marca un hito en la monitorizaci\u00f3n de visitantes en \u00e1reas protegidas"},"content":{"rendered":"

Presenta el primer algoritmo offline\/online de conteo basado en v\u00eddeo, integrando c\u00e1maras de fototrampeo (CT) con modelos de Deep Learning (DL) para operar sin conexi\u00f3n en entornos remotos<\/span><\/i><\/p>\n

La recopilaci\u00f3n de datos de visitantes en \u00e1reas protegidas (AP) suele ser costosa y los m\u00e9todos tradicionales basados en c\u00e1maras siguen siendo ineficientes debido al considerable esfuerzo manual requerido para el procesamiento de im\u00e1genes. Ahora, un nuevo estudio del Centro de Autom\u00e1tica y Rob\u00f3tica (CSIC-UPM) liderado por Hugo Moreno, Adri\u00e0 G\u00f3mez y Dionisio And\u00fajar marca un hito en esta labor. Lo hace gracias al descubrimiento del primer algoritmo offline\/online de conteo basado en v\u00eddeo, integrando c\u00e1maras de fototrampeo (CT) con modelos de aprendizaje profundo o Deep Learning (DL) para operar sin conexi\u00f3n en entornos remotos.<\/span><\/p>\n

El estudio se ha llevado a cabo en los Parques Nacionales de Sierra de las Nieves y Sierra de Guadarrama. La integraci\u00f3n de c\u00e1maras trampa (CT) y los modelos de aprendizaje profundo (DL) emplean redes neuronales convolucionales (CNN) basadas en la detecci\u00f3n de objetos. Como resultado, se desarrolla un algoritmo de conteo de visitantes fuera de l\u00ednea, adaptado para el an\u00e1lisis de v\u00eddeo en lugar de integrarlo en im\u00e1genes est\u00e1ticas.<\/span><\/p>\n

Recuento exacto ante cualquier circunstancia<\/h2>\n

Los visitantes en posiciones escalonadas y que se ocultan entre s\u00ed representan un problema t\u00edpico en el an\u00e1lisis de v\u00eddeo. Para abordar esta limitaci\u00f3n, el algoritmo propuesto incluye m\u00faltiples l\u00edneas de conteo virtuales, es decir, l\u00edneas cruzadas e identificadores internos para visitantes individuales. Gracias a ello, logra un seguimiento preciso independientemente de la duraci\u00f3n del v\u00eddeo, solventando los desaf\u00edos asociados con las duraciones variables de grabaci\u00f3n. Adem\u00e1s, el algoritmo pudo ejecutarse en un entorno inform\u00e1tico de calidad alta y media-baja sin dificultades.<\/span><\/p>\n

El estudio tambi\u00e9n incluy\u00f3 variaciones en la posici\u00f3n de la c\u00e1mara, la perspectiva, el clima, la hora del d\u00eda, la resoluci\u00f3n, la duraci\u00f3n y el formato del v\u00eddeo para evaluar la robustez del algoritmo en escenarios reales. Los datos muestran una precisi\u00f3n muy alta, con resultados de entre el 98,48% y el 99,77%.<\/span><\/p>\n

Una soluci\u00f3n efectiva y econ\u00f3mica<\/h2>\n

Por otro lado, se han obtenido rendimientos notables independientemente de la CNN empleada, la velocidad de fotogramas y la variabilidad del conjunto de v\u00eddeo. Por lo tanto, este estudio propone un sistema de monitoreo que proporciona un enfoque asequible, r\u00e1pido y preciso para \u00e1reas protegidas y otros paisajes recreativos, ya que rastrea de forma fiable a los visitantes en \u00e1reas remotas sin cobertura de red en tiempo real. Sin duda, un paso clave hacia una conservaci\u00f3n m\u00e1s eficaz, inteligente y automatizada.<\/span><\/p>\n

El trabajo ha sido publicado en el Journal of Outdoor Recreation and Tourism (Vol. 50, junio 2025), una revista Q1 perteneciente a la prestigiosa editorial Elsevier, especializada en investigaciones de alto impacto sobre turismo en la naturaleza y gesti\u00f3n de espacios recreativos.<\/span><\/p>\n

Esta publicaci\u00f3n est\u00e1 encuadrada dentro del proyecto Controlerosi\u00f3n, en un trabajo financiado por el Organismo Aut\u00f3nomo Parques Nacionales (2924S\/2022).<\/span><\/p>\n

Pie de foto: <\/span><\/i>Imagen del paper sobre el desarrollo del estudio en el Parque Nacional Sierra de las Nieves<\/span><\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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