El ciclismo se ha convertido en una actividad cada vez más popular, no solo como una forma de mantenerse en forma y disfrutar del aire libre, sino también como un medio de transporte sostenible. Sin embargo, la seguridad de los ciclistas sigue siendo una preocupación importante, sobre todo en carreteras donde deben compartir espacio con vehículos motorizados. En Estados Unidos, se estima que alrededor de 883 ciclistas pierden la vida anualmente en accidentes de tráfico, mientras que se registran unas 45,000 lesiones en incidentes sin víctimas fatales. Aunque estas cifras representan poco más del 2% de todas las fatalidades en carreteras, la sensación de vulnerabilidad al ser sobrepasado por vehículos grandes es una realidad aterradora para muchos ciclistas.
Para contrarrestar este riesgo, algunos ciclistas han comenzado a montar cámaras en sus bicicletas para grabar sus trayectos. De este modo, pueden tener pruebas en video de cualquier incidente peligroso y presentarlas a las autoridades. Sin embargo, revisar horas de grabación para encontrar un incidente específico puede ser un proceso tedioso y que requiere habilidades de edición de video.
Con el objetivo de simplificar esta tarea, se ha implementado una solución utilizando Amazon Rekognition, una tecnología de análisis de video que permite detectar objetos y registrar el momento exacto en que aparecen. Esta herramienta puede identificar rápidamente vehículos en las grabaciones de los ciclistas, facilitando la detección de situaciones en las que un auto pasa demasiado cerca de una bicicleta.
El procedimiento es sencillo: tras finalizar un recorrido, el ciclista sube sus videos MP4 a un servicio de almacenamiento en la nube de Amazon. Una vez cargado el video, se activa un flujo de trabajo que emplea la API de Amazon Rekognition para analizar el contenido, identificando vehículos y verificando si han violado la normativa que exige mantener una distancia segura de al menos 3 pies (aproximadamente 1 metro) al adelantar bicicletas. Si se detecta que un vehículo se acercó demasiado, se genera un clip específico del evento, listo para ser enviado a las autoridades competentes.
Esta solución no solo mejora la seguridad de los ciclistas, sino que es completamente sin servidor y de bajo costo, ya que los usuarios solo pagan por el tiempo de procesamiento del video. Así, los ciclistas no solo pueden monitorear el comportamiento de los vehículos, sino que también cuentan con evidencia visual de situaciones peligrosas, lo que puede ser crucial para incrementar la seguridad vial.
Más allá del ciclismo, este avance en tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático podría tener aplicaciones en otros contextos, como la detección de animales en la naturaleza o la vigilancia en espacios públicos, abriendo así nuevas posibilidades para mejorar la seguridad en diversos ámbitos.
