La Universidad Rey Juan Carlos (URJC) ha participado en el desarrollo de una plataforma aérea para obtener información en tiempo real durante intervenciones en espacios cerrados, donde no es posible depender de la señal GPS. El sistema está concebido para apoyar la toma de decisiones de los equipos profesionales.
Claves de la noticia
Pruebas en torres de entrenamiento
La plataforma se validó con un dron en dos torres de bomberos, en condiciones de buena visibilidad y con humo.
Detección con visión artificial
El sistema YOLOv8n alcanzó una tasa de detección del 97,65 % y superó al método HOG-SVM.
Apoyo a los profesionales
La tecnología no sustituye el criterio de los equipos de emergencia; está diseñada para respaldar sus decisiones.
Los incendios en interiores plantean dificultades para los equipos de emergencia: el humo limita la visibilidad, el acceso puede ser peligroso y, durante los primeros minutos, suele haber poca información sobre el escenario. Un estudio presenta una plataforma aérea no tripulada que permite recopilar datos en tiempo real sin exponer inicialmente a una persona al riesgo.
El sistema incorpora un dron o UAV —Vehículo Aéreo No Tripulado— equipado con cámaras de visión visible y térmica, procesamiento in situ y comunicaciones Wi-Fi en tiempo real. También incluye una estación de tierra para recibir, sincronizar, visualizar y almacenar los datos.
Ensayos y detección de personas
La plataforma se probó con un único dron en dos torres de entrenamiento de bomberos, tanto con buena visibilidad como en condiciones de humo. En las pruebas, el sistema de visión artificial YOLOv8n obtuvo una tasa de detección del 97,65 %, por encima del método clásico HOG-SVM, utilizado con frecuencia para detectar vehículos o peatones. La tecnología podría aplicarse en incendios en edificios, túneles, galerías y otros espacios interiores de difícil acceso.
El trabajo se enmarca en el proyecto GUIDE2FR, dirigido a desarrollar tecnologías de apoyo para servicios de prevención, rescate y emergencia en interiores. El equipo científico está integrado por investigadores de la Cátedra SmartE2 y del Instituto de Tecnologías para la Sostenibilidad (ITPS) de la URJC, junto con el HCTLab Research Group (Hardware & Control Technology Laboratory) de la Universidad Autónoma de Madrid.
El diseño modular permite gestionar conexiones con varios drones, aunque la validación inicial se hizo con un solo dispositivo. Los ensayos incluyeron personas y un maniquí para representar distintas variaciones térmicas.
Próximas líneas de investigación
En los ensayos de detección se compararon HOG-SVM y YOLOv8n, y se analizó por separado la contribución de las cámaras visible y térmica, así como su combinación. En escenarios con humo, la fusión de ambas imágenes redujo el error de conteo de personas de 0,35 a 0,23 frente al uso exclusivo de imagen visible, una mejora del 34,3 %, según los datos del estudio.
Las dos modalidades de cámara se complementan: la visible aporta detalle cuando las condiciones son favorables y la térmica mantiene robustez cuando la visibilidad empeora. El sistema está concebido como apoyo a las decisiones de los profesionales, no como sustituto de su criterio.
Las próximas investigaciones se centrarán en una navegación más autónoma y robusta mediante cámaras de profundidad, la detección y evitación de obstáculos y la replanificación de trayectorias. También se prevé validar el sistema en escenarios de incendio más complejos y estudiar específicamente la coordinación entre varios drones.
La noticia en cifras
| Tipo | Pregunta o indicador | Respuesta o dato |
|---|
| FAQ | ¿Qué información proporciona el sistema? | Combina imágenes visibles y térmicas, procesamiento a bordo y comunicaciones Wi-Fi para obtener información del escenario en tiempo real en interiores sin depender del GPS. |
| FAQ | ¿En qué condiciones se ha validado? | Con un único dron en dos torres de entrenamiento de bomberos, tanto con buena visibilidad como con humo. |
| FAQ | ¿El dron sustituye el criterio de los bomberos? | No. La fuente indica que el sistema está concebido como apoyo a la toma de decisiones de los profesionales, no como sustituto de su criterio. |
| Cifra | Tasa de detección con YOLOv8n | 97,65 %. |
| Cifra | Error de conteo de personas en escenarios con humo | La fusión de imagen visible y térmica redujo el error de 0,35 a 0,23 frente al uso exclusivo de imagen visible; la mejora indicada es del 34,3 %. |
| Cifra | Validación inicial | Un dron en dos torres de entrenamiento de bomberos. |
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