Model de Machine Learning aplicat a l’escalada per a Lizcore

Aquest projecte té com a objectiu desenvolupar una prova de concepte basada en tècniques de machine learning per identificar, amb la màxima precisió possible, situacions de risc abans que s’iniciï l’escalada d’una via amb autoassegurador. La solució pretén proporcionar una eina de suport que contribueixi a incrementar la seguretat de les instal·lacions d’escalada mitjançant la detecció preventiva de possibles situacions de perill.

Per assolir aquest objectiu, s’utilitzen models de visió per computador basats en xarxes neuronals convolucionals (CNN), capaços d’identificar, classificar i localitzar objectes a partir de les imatges captades pel sistema. Aquestes tècniques permeten analitzar automàticament l’escenari abans de l’inici de l’activitat i detectar possibles incidències relacionades amb l’equipament o amb la preparació dels escaladors.

La solució desenvolupada per l’inLab contribueix a proporcionar una eina de suport que incrementa la seguretat de les instal·lacions d’escalada mitjançant la detecció preventiva de possibles situacions de perill.

Podeu veure el funcionament del sistema en aquest vídeo: https://www.instagram.com/reel/DImhrPdypEf/