•  I
• a · A  I
• Accessibilitat  I
• Mapa web  I
• Cercar  I
• Directori

• ::  Sign in :: 

Jesús Tomás i Jaime Lloret, experts en desenvolupaments d'aplicacions mòbils i intel·ligència artificial (IA) del campus de Gandia de la Universitat Politècnica de València (UPV), lideren un projecte d'investigació per al desenvolupament, en col·laboració amb el Grup d'Infermeria de Quiròfan de l'Hospital General d’Ontinyent (centre adscrit a la FISABIO), d'INTEMASC, una aplicació mòbil que implementa tècniques de IA per a detectar la correcta col·locació de la màscara.

El projecte sorgeix, en l'actual context de pandèmia, de la necessitat d'augmentar la seguretat a través de l'ús de la màscara i de conscienciar la població de la importància de la correcta col·locació d’aquesta.

Verificació de la col·locació correcta

“Les màscares”, expliquen les persones responsables del projecte, “són el complement més eficaç a les mesures de distanciament físic i higiene recomanades per a disminuir el risc de transmissió i contagi de la COVID-19. La seua efectivitat depèn del seguiment d'unes mesures generals, entre les quals destaca la cobertura adequada de la boca i el nas, a fi de bloquejar les gotes de partícules grans i les esquitxades, que poden contenir gèrmens”.

Amb INTEMASC, l'usuari o usuària pot verificar l'ajust de la màscara, a través de la càmera del mòbil, de forma ràpida i senzilla. Amb aquesta finalitat, l'equip d'investigació estudia la implementació de tècniques d'intel·ligència artificial, que permetran indicar a la persona usuària els possibles problemes de col·locació.

Desenvolupament del projecte

L'objectiu final del projecte, en la fase d'experimentació del qual es treballa en la distinció entre màscares higièniques i quirúrgiques (amb la possibilitat d'ampliar a altres tipus), és desenvolupar un sistema de reconeixement d'imatges que permeta detectar si una màscara està correctament ajustada.

En la primera etapa, es pretén crear un corpus per a l'entrenament de xarxes neuronals a través d'una aplicació d’Android que agilitarà aquest procés. I és que, en el desenvolupament de models d'aprenentatge automàtic i, especialment, de xarxes neuronals artificials, no es necessita conèixer amb exactitud la resolució del problema, però sí que es requereix una gran quantitat d'exemples que indiquen com s'ha resolt.

Per això, es recopilaran les fotografies preses per les persones usuàries a través de l'app, amb la màscara correctament i incorrectament col·locada. Després de compilar les fotografies, un grup d'expertes i experts les etiquetaran indicant els problemes de col·locació detectats mitjançant una segona aplicació mòbil.

Els problemes que es tracten de detectar es classifiquen de la manera següent: sense màscara, màscara no simètrica, màscara mal estesa, màscara per davall del pont nasal, màscara per davall del nas, ulleres per davall de la màscara, ajust al coll, ajust a la barbeta, mal ajust nasal, goma mal col·locada i buit lateral.

Finalment, s'obtindrà la versió final de l'aplicació en fase beta per a Android, la qual, una vegada testada i validada, s'implementarà per a iOS.

Com col·laborar amb el projecte

Qualsevol persona pot col·laborar amb el projecte liderat pel grup investigador del campus de la UPV a Gandia. Amb aquesta finalitat, només cal descarregar-se l'aplicació gratuïta INTEMASC de Play Store (només per a Android) i fer-se autofotos amb la màscara correctament i incorrectament col·locada. Amb totes les fotos, es crearà la base de dades que permetrà desenvolupar l'aplicació definitiva de reconeixement d'imatges per a verificar l'ajust de la màscara.

Les fotografies seran tractades de forma totalment anònima i només seran utilitzades per a les finalitats descrites en el projecte. L'ús de l'aplicació suposa l'acceptació de les polítiques de privacitat per part de la persona usuària.