Desarrollan una aplicación móvil para detectar el uso correcto de la mascarilla

Jesús Tomás y Jaime Lloret, expertos en desarrollos de aplicaciones móviles e inteligencia artificial del campus de Gandia de la Universitat Politècnica de València (UPV) lideran un proyecto de investigación para el desarrollo de una aplicación móvil que implementa técnicas de inteligencia artificial para detectar la correcta colocación de la mascarilla. Este proyecto se está llevando a cabo en colaboración con el grupo de enfermería de quirófano del Hospital General d’Ontinyent (GEQUO), centro adscrito a FISABIO.

El desarrollo de esta aplicación surge de la necesidad de aumentar la seguridad en el uso de la mascarilla y concienciar a la población de la importancia de su correcta colocación. “Las mascarillas son el complemento más eficaz de las medidas de distanciamiento físico e higiene recomendadas para disminuir el riesgo de transmisión y contagio de la COVID-19. Su efectividad depende del seguimiento de unas medidas generales de higiene entre la que destaca la cobertura adecuada de la boca y la nariz, bloqueando las gotas de partículas grandes y salpicaduras que pueden contener gérmenes”, según explican los responsables de este proyecto.

Con la app INTEMASC, el usuario podrá verificar el ajuste de la mascarilla a través de la cámara del móvil de forma rápida y sencilla. Para ello, el equipo de investigación estudia la implementación de técnicas de inteligencia artificial que permitirán indicar al usuario los posibles problemas de colocación de la mascarilla. 

Diferentes tipos de mascarillas

La aplicación detectará mascarillas higiénicas y quirúrgicas, aunque esto dependerá de los resultados obtenidos en la fase de experimentación, pudiéndose ampliar a otros tipos.

El objetivo final del proyecto es desarrollar un sistema de reconocimiento de imágenes que permita detectar si una mascarilla está correctamente ajustada. En la primera etapa, se pretende crear un corpus para el entrenamiento de redes neuronales a través de una aplicación Android que agilizará este proceso.

En el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y, en especial, de redes neuronales artificiales, no se necesita conocer la resolución del problema con exactitud, pero sí se requiere de gran cantidad de ejemplos indicando cómo se ha resuelto. Por ello, se recopilarán las fotografías tomadas por los usuarios a través de la app con la mascarilla correcta e incorrectamente colocada. Tras recopilar las fotografías, un grupo de expertos las etiquetarán indicando los problemas de colocación detectados mediante una segunda aplicación móvil.

Los problemas que se tratarán de detectar son: sin mascarilla, no simétrica, mal extendida, debajo puente nasal, debajo nariz, gafas por debajo, ajuste cuello, barba, mal ajuste nasal, goma mal colocada y hueco lateral.

Finalmente, se obtendrá la versión final de la aplicación en fase beta para Android, la cual una vez testeada y validada se implementará para iOS.

Cómo colaborar con el proyecto

Con esta premisa, cualquier persona puede colaborar con el proyecto liderado por los investigadores del campus de la UPV en Gandía: solo hay que descargarse la aplicación gratuita INTEMASC en Play Store (sólo para Android) y hacerse selfies con la mascarilla correcta e incorrectamente colocada. Con todas las fotos se creará una base de datos que permitirá desarrollar la aplicación definitiva de reconocimiento de imágenes para verificar el ajuste de tu mascarilla.

Las fotografías serán tratadas de forma totalmente anónima y solo serán utilizadas para los fines descritos en el proyecto. El uso de la aplicación supone la aceptación de las políticas de privacidad por parte del usuario.

Impacto positivo

Además de concienciar a la población de la importancia de la correcta colocación de la mascarilla, el proyecto pretende alcanzar resultados en investigación en inteligencia artificial y obtener datos estadísticos sobre el uso de la mascarilla, lo que permitirá desarrollar futuras soluciones innovadoras en estos campos de investigación.

Fuente: UPV







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