Para desarrollar el proyecto llamado “Algoritmo Paralelo para Principal Component Pursuit”, el docente tomó como base el algoritmo llamado Principal Component Pursuit (PCP), que se utiliza para segmentar objetos en movimiento en videos digitales, es decir, para separar los objetos estáticos de los que tienen movimiento. El fin es poder realizar un conteo automático de los objetos que se están desplazando. “Por ejemplo en un video, en una escena de tráfico o de personas caminando, los objetos en movimiento serían justamente los automóviles o las personas, respectivamente. Si tenemos una cámara que apunta a una avenida y lo que se necesita es contar cuántos carros, buses de transporte público o taxis circulan, se puede usar esta herramienta y no contarlos manualmente”, explica el docente.

Lo que lograron Paul Rodríguez y su equipo conformado por alumnos de pregrado de la especialidad de Ingeniería Electrónica y estudiantes de posgrado de la Maestría en Procesamiento de Señales e Imágenes Digitales, fue desarrollar un algoritmo paralelo que mejora notablemente la utilidad del Principal Component Pursuit (PCP). “Hemos desarrollado un algoritmo particular, cuyos resultados preliminares muestran que es mucho más rápido y consume menos memoria que los desarrollos anteriores. Por ejemplo, en el 2011, para procesar un video de 120 x 240 píxeles de unos 30 segundos de duración, se necesitaba seis horas. Ahora para un video de 640 x 480, de unos 26 segundos de duración, se puede tener resultados en 30 a 40 segundos”, precisa.

Con menos memoria y mayor rapidez para procesar los videos que registran objetos en movimiento, el proyecto llamado “Algoritmo Paralelo para Principal Component Pursuit” permite, entre otras cosas, hacer una estimación del flujo vehicular. De esta manera, se puede ver en una pantalla de computadora, laptop o en una tablet, la imagen real de lo que se está grabando, por ejemplo, una transitada avenida, y a su lado se puede ver la imagen procesada en el que solo se pueden observan los objetos en movimiento que van a ser contabilizados. Todo lo demás sencillamente desaparece.

Con este registro se pueden realizar estudios estadísticos en diversos campos, como por ejemplo, en lo que concierne al tránsito de una ciudad tan caótica como Lima. “Con este proyecto se pueden obtener estadísticas. Puede contar cuántas personas cruzan un determinado semáforo, o cuantos automóviles pasan por una avenida. Estas cifras podrían ayudar a determinar, por ejemplo, si se necesita un semáforo en una esquina transitada o si se requiere habilitar un nuevo carril. Podría ser un gran aporte al tránsito de la ciudad”, señala.

También indica que se puede utilizar esta herramienta para mejorar los servicios de los buses del Metropolitano o del Corredor Azul haciendo una medición del flujo de pasajeros. “Con esta herramienta se puede contabilizar cuántos pasajeros suben a un bus en determinada hora. Y eso les podría ayudar para replantear la programación de cuantos buses deben pasar por hora o en horas punta”, refiere el profesor.