Modelo de Machine Learning aplicado a la escalada para Lizcore

El objetivo de este proyecto es desarrollar una prueba de concepto basada en técnicas de aprendizaje automático para identificar, con la mayor precisión posible, situaciones de riesgo antes de que comience una escalada con cuerda desde arriba. La solución pretende ofrecer una herramienta de apoyo que contribuya a aumentar la seguridad de las instalaciones de escalada mediante la detección preventiva de posibles situaciones de peligro.

Para alcanzar este objetivo, se utilizan modelos de visión artificial basados en redes neuronales convolucionales (CNN), capaces de identificar, clasificar y localizar objetos a partir de las imágenes captadas por el sistema. Estas técnicas permiten analizar automáticamente la escena antes del inicio de la actividad y detectar posibles incidentes relacionados con el equipo o la preparación de los escaladores.

La solución desarrollada por inLab contribuye a proporcionar una herramienta de apoyo que aumenta la seguridad de las instalaciones de escalada mediante la detección preventiva de posibles situaciones de riesgo.

Puedes ver el sistema en acción en este vídeo: https://www.instagram.com/reel/DImhrPdypEf/