El ciclismo, una actividad cada vez más popular tanto para el ejercicio físico como para el disfrute del aire libre, enfrenta un desafío importante: la seguridad en carretera. La interacción entre ciclistas y vehículos motorizados ha sido motivo de creciente preocupación. En Estados Unidos, las estadísticas muestran que aproximadamente 883 ciclistas mueren al año en accidentes de tráfico, y se reportan cerca de 45,000 lesiones en incidentes que, afortunadamente, no terminan en fatalidades. Aunque las muertes de ciclistas constituyen poco más del 2% de todas las fatalidades en las carreteras, la perspectiva de ser empujado hacia un lado por un vehículo grande puede ser verdaderamente aterradora.
Para incrementar su seguridad, muchos ciclistas han comenzado a incorporar cámaras en sus bicicletas, con el objetivo de grabar sus trayectos. Este registro audiovisual puede convertirse en una herramienta valiosa si se presentan situaciones peligrosas por proximidad indebida de vehículos, permitiendo a los ciclistas presentar pruebas ante las autoridades pertinentes. Sin embargo, la tarea de revisar horas de grabación para encontrar un incidente específico es una actividad que consume mucho tiempo y requiere habilidades de edición de video.
En respuesta a esta necesidad, ha surgido una solución innovadora utilizando la tecnología de análisis de video de Amazon Rekognition. Este sistema permite detectar y registrar la aparición de objetos en un video, indicando la hora exacta de su identificación. Con Amazon Rekognition, los ciclistas pueden localizar con rapidez las instancias en que un vehículo se muestra en las grabaciones, simplificando la identificación de situaciones donde un automóvil ha pasado demasiado cerca.
El procedimiento es sencillo: al terminar su recorrido, el ciclista sube los videos en formato MP4 a un servicio de almacenamiento en la nube proporcionado por Amazon. Una vez que el video está cargado, se activa automáticamente un flujo de trabajo que emplea la API de Amazon Rekognition para analizar su contenido. Este sistema identifica vehículos específicos y verifica si han infringido la normativa que estipula que debe mantenerse una distancia de al menos 3 pies (aproximadamente 1 metro) al acercarse a una bicicleta. Si se detecta una infracción, se genera un clip del evento que puede enviarse a las autoridades competentes.
Esta solución altamente eficiente no solo es sin servidor, sino que también es económica, ya que los usuarios únicamente pagan por el tiempo de video procesado. Este enfoque permite rastrear el comportamiento de los vehículos y proporciona evidencia visual crucial en encuentros peligrosos, contribuyendo así a mejorar la seguridad vial.
Además, este avance marca un cambio significativo en la manera en que los ciclistas protegen su seguridad en las carreteras, al tiempo que abre la puerta a aplicaciones más amplias de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Entre estos usos se encuentran la detección de animales en cámaras de naturaleza y la vigilancia de seguridad en espacios públicos.
