Los drones forman ya parte de nuestro paisaje (y nuestro trabajo). Se han convertido en imprescindibles en tareas de vigilancia y control, en tareas de grabación aérea, para la comunicación en casos de emergencia o incluso para el transporte de mercancías.  Pero también son una amenaza que puede poner en peligro la seguridad de infraestructuras críticas como aeropuertos, edificios oficiales o estadios deportivos.

Los dispositivos antidron cuentan con sofisticados sistemas de análisis de video que persiguen detectar la presencia “no autorizada” de esas naves no tripuladas. Pero en ocasiones se han disparado las alertas indebidamente porque es fácil confundir un dron con un pájaro de tamaño medio que sobrevuele, por ejemplo, un aeropuerto.

Precisamente ese es el reto que ha superado con creces el centro tecnológico Gradiant. Su tecnología de análisis inteligente de vídeo ha conseguido el primer puesto en el torneo europeo Drone-vs-Bird Detection Challenge, una prueba celebrada en el marco del 3rd International Workshop on Small-Drone Surveillance, Detection and Counteraction Techniques (WOSDETC2020) y de la IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-based Surveillance (AVSS 2020).

El campeonato está organizado por la Universidad de Salento (Italia), el Fraunhofer Institute (Alemania) y el Centre for Research and Technology-Hellas (Grecia). El objetivo final del campeonato no es otro que medir la madurez y robustez de las tecnologías desarrolladas en Europa para detectar e identificar drones a gran distancia en una zona frecuentada por aves. Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las tecnologías de video analíticas en estos momentos.

“Aunque habíamos participado antes en competiciones de este tipo, en este reto hemos podido probar la fiabilidad y lo avanzados que son nuestros algoritmos para dar soluciones a problemas reales, como es la identificación de drones frente a otros objetos, en este caso pájaros”, explica Miguel Méndez, investigador de Gradiant.

 Integrado en el sistema Counter UAS, el módulo SmartEye desarrollado por Gradiant y premiado en el Drone-vs-Bird Detection Challenge facilita la detección, clasificación y seguimiento de aeronaves no tripuladas, utilizando tecnología de análisis inteligente de vídeo y sensores pasivos EO/IR.

Esta tecnología, que ya ha sido probada en escenarios reales, está basada en técnicas de deep learning e inteligencia artificial que imitan el comportamiento del cerebro humano.  SmartEye detecta y reconoce objetos a distancias de más de un kilómetro y en diferentes escenarios: cielo abierto, zonas boscosas… El dispositivo puede así establecer un claro perímetro de seguridad contra ataques con drones y hacer frente al uso de UAS en actividades ilegales.

“El resultado que hemos conseguido en la prueba es fruto de más de 12 años trabajando en técnicas de visión por computador e inteligencia artificial y, más recientemente, también en técnicas de Deep learning. También el entrenamiento de nuestros algoritmos con muchas imágenes de drones y pájaros durante los últimos años, ha sido fundamental para el perfeccionamiento de nuestro sistema” añade Iago Gómez, responsable de desarrollo de negocio internacional de Gradiant.