El ciclismo continúa siendo una actividad predilecta para muchos que buscan ejercicio, recreación y contacto con la naturaleza. Sin embargo, la interacción entre ciclistas y vehículos en las carreteras ha suscitado preocupaciones de seguridad, especialmente en Estados Unidos, donde anualmente alrededor de 883 ciclistas pierden la vida en accidentes de tráfico y se reportan unas 45,000 lesiones en incidentes sin víctimas fatales. Aunque las muertes de ciclistas representan poco más del 2% de todas las fatalidades en carreteras, las experiencias de encuentros cercanos con vehículos grandes son especialmente aterradoras para quienes usan la bicicleta.
Para mitigar estos riesgos, un número creciente de ciclistas ha comenzado a instalar cámaras en sus bicicletas, permitiéndoles grabar sus viajes cotidianos. Este registro visual puede ser crucial en caso de incidentes, ya que permite recopilar evidencia para las autoridades en situaciones donde no se respeta la distancia de seguridad entre ciclistas y vehículos. No obstante, revisar horas de grabaciones para identificar incidentes es una tarea que demanda tiempo y conocimientos específicos en edición de video.
Ante esta necesidad, se ha implementado una innovadora solución que utiliza Amazon Rekognition, una tecnología de análisis de video. Esta herramienta es capaz de detectar objetos en videos y registrar con precisión el momento de su incidencia. Los ciclistas pueden, por tanto, ubicar rápidamente vehículos que aparezcan en sus grabaciones, destacando aquellos que han pasado peligrosamente cerca.
El proceso es sencillo: al finalizar su trayecto, el ciclista sube sus videos a un servicio de almacenamiento en la nube de Amazon. La API de Amazon Rekognition se activa automáticamente, analizando el contenido del video, identificando vehículos y verificando si han violado la normativa legal que exige una distancia mínima de 3 pies (unos 91 cm) al rebasar una bicicleta. Si se identifica una infracción, se genera automáticamente un clip del evento que puede ser remitido a las autoridades competentes.
Además de ser un sistema completamente sin servidor, la solución resulta económica, ya que los usuarios solo pagan por el tiempo de video procesado. Este avance no solo revoluciona la forma en que los ciclistas aseguran su seguridad, sino que también sugiere potenciales aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático en áreas como la detección de animales en cámaras de naturaleza o la supervisión de seguridad en espacios urbanos.
