El Grupo de Investigación ESALab impulsa un sistema capaz de detectar el uso de casco en vehículos de movilidad personal en tiempo real
- Post by: Gabriel Villarrubia González
- 03/26/2026
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El proyecto se titula “Sistema inteligente para la detección del uso de casco en vehículos de movilidad personal mediante tecnologías avanzadas de visión por computador y cámaras urbanas”, coordinado por Gabriel Villarubia González, Pedro Antonio Hernández Ramos y en el que colaboran Arturo Álvarez Sánchez, Sergio García González, David Cruz García, Juan Francisco de Paz Santana, Diego Manuel Giménez Bravo y Vivian López Batista.
Esta iniciativa, desarrollada en el marco del Plan TCUE 2024-2027, financiado por la Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León, ha tenido como objetivo principal validar técnica y comercialmente un sistema previamente desarrollado, orientado a su transferencia efectiva al mercado.
A diferencia de proyectos centrados en investigación básica, esta actuación se ha enfocado en la simulación de condiciones reales, el análisis de viabilidad y la madurez tecnológica de una solución basada en visión artificial, aprendizaje profundo y análisis de vídeo en tiempo real, aplicada sobre un caso de uso de seguridad vial.
El sistema desarrollado permite detectar de forma automática si los usuarios de vehículos de movilidad personal (VMP), como los patinetes eléctricos, hacen uso del casco obligatorio. Esta capacidad abre la puerta a múltiples aplicaciones, como:
- Supervisión remota no intrusiva
- Apoyo a políticas públicas de seguridad vial
- Integración con sistemas de gestión de movilidad urbana
- Herramientas para administraciones, operadores y aseguradoras
Todo ello alineado con las estrategias actuales de movilidad sostenible y ciudades inteligentes.
Figura 1. Diagrama de funcionamiento del sistema.
Durante el desarrollo del proyecto se han alcanzado hitos técnicos relevantes mediante el entrenamiento de modelos basados en arquitecturas YOLO, dando lugar a dos prototipos funcionales:
- Prototipo de detección directa (modelo único): Entrenado con conjuntos de datos específicos de cascos, permite clasificar directamente entre usuarios con y sin casco. Este enfoque prioriza la rapidez y baja latencia, siendo especialmente adecuado para aplicaciones en tiempo real, como sistemas de aviso en entornos urbanos.
- Prototipo en dos fases (doble modelo): En una primera etapa detecta el patinete, y posteriormente analiza los recortes generados para identificar el uso del casco. Este enfoque mejora la precisión y reduce falsos positivos, siendo ideal para escenarios donde la fiabilidad es crítica, como análisis de vídeos previamente grabados en contextos de seguridad.
La validación de ambos enfoques ha permitido confirmar la viabilidad de la hipótesis inicial, demostrando que es posible detectar de forma automática y fiable el uso del casco en VMP mediante tecnologías de visión artificial.
Figura 2. Pruebas de diiferentes detecciones.
Gracias a su alto grado de aplicabilidad, la solución presenta un claro potencial de transferencia hacia sectores clave, incluyendo:
- Administraciones públicas
- Operadores de movilidad
- Compañías aseguradoras
La experiencia del equipo en proyectos de I+D+i y transferencia tecnológica, junto con el respaldo institucional, ha sido clave para garantizar la solidez a nivel técnico de la iniciativa.
La finalización de este proyecto marca un paso significativo hacia la implantación de soluciones inteligentes para la mejora de la seguridad vial urbana, demostrando cómo la colaboración entre investigación y transferencia puede generar tecnologías con impacto real en la sociedad.