Explicabilidad
y Transparencia
Pilares que sostienen el puente entre la tecnología y la ética
SITIA Patentes
Sistema de Reconocimiento de Placas Patentes (LPR)
Descripción General
Nombre del Modelo: yolo-patentes-v3
Versiones:
• yolo-patentes-v3
• yolo-patentes-nano-beta
• yolo-patentes-nano-int8-320-beta
Fecha de Creación Primera Versión: 6/12/2024
Tipo de Modelo: Reconocimiento de Placas Patentes (LPR)
Desarrolladores: Daniel Arredondo Carro
Licencia: Open Source
Se declara IA: Sí
Descripción: Consiste en un modelo YOLO v11 reentrenado para la detección de placas patentes.
Uso Previsto
Propósito: Capturar las placas de vehículos en videos en tiempo real o imágenes
Objetivo: Mejorar la velocidad y precisión en la vigilancia y seguridad pública
Casos de Uso Recomendados: Predicción on cloud – on premise – on edge (modelo nano)
Usuarios / Ejecutores:
• Subsecretaría de Prevención del Delito
• Carabineros
• Municipios
• Autopistas concesionadas
• Centros comerciales
•Estacionamientos
Región de Aplicación: Todo Chile
Limitaciones de Uso:
• Versión nano específico para correr ON EDGE
• Versión large requiere mayor computo
Información de Gestión
Producto estratégico – soporte: Soporte
Fecha de testeo: 2024
Estado conocido: En uso
Financiamiento: Público-Privado
Datos
Conjunto de Datos de Entrenamiento: Dataset obtenido de internet
Datos Capturados: Frame de video, Patente, ubicación, hora y día
Tipo de Analítica: Analítica ON EDGE y On Cloud
Distribución de Datos: Solo 1 clase (License Plate):
• 25.000 imágenes entrenamiento
• 1.000 imágenes validación
• 400 imágenes de prueba
Evaluación de Sesgos:
• Dataset con imágenes de todo el mundo (posible sesgo en vehículos que no circulan en Chile)
• Proporción de Validación muy pequeña en relación a lo recomendado
Rendimiento del Modelo
Métricas
• Precisión: 0.87655
• Recall: 0.8235
• mAP50-95: 0.51538
Umbrales:
• Umbral de confianza: 0.25-0.35 (recomendado 0.30)
• Umbral IoU (Intersection over Union): 0.45-0.55 (recomendado 0.50)
• NMS (Non-Maximum Suppression): 0.45
• Ajustar umbral de confianza a 0.20 en condiciones de baja iluminación
• Ajustar umbral de confianza a 0.40 para minimizar falsos positivos en entornos controlados
Requisitos Técnicos para Entrenamiento
Hardware:
• Procesador: 8 núcleos o superior (Intel Core i9/Xeon o AMD Ryzen 9/Threadripper)
• RAM: 32GB mínimo (64GB recomendado)
• Almacenamiento: 50GB SSD (100GB+ recomendado para dataset completo)
• GPU: NVIDIA RTX 3090/4080/A5000 o superior con 16GB+ VRAM
• Complementario: Múltiples GPUs para entrenamiento distribuido
Software:
• Python 3.10+
• PyTorch 1.13.0+
• Ultralytics YOLOv11 framework
• OpenCV 4.8.0+
• CUDA Toolkit 12.0+
• cuDNN 8.9.0+
• Albumentations 1.3.1+ (para data augmentation específica de patentes)
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+ (recomendado)
• MLflow
Requisitos Técnicos para Inferencia
Hardware
• Procesador: 6 núcleos o superior (Intel Core i7 o AMD Ryzen 7)
• RAM: 16GB mínimo (32GB recomendado para procesamiento de múltiples streams)
• Almacenamiento: 10GB SSD (para modelo y caché de imágenes)
• GPU: CUDA compatible con 8GB VRAM para procesamiento en tiempo real
• Cámaras: Alta resolución (mínimo 2MP) con baja distorsión óptica
• Red: 1Gbps para transmisión de múltiples cámaras
Software
• Python 3.9+
• PyTorch 1.12.0+ o TensorRT 8.6+
• Ultralytics YOLOv11 framework
• OpenCV 4.7.0+
• NumPy 1.23.0+
• EasyOCR/PaddleOCR (para la lectura de caracteres tras la detección)
• FastAPI 0.95+ (para API)
• Redis 7.0+ (para caché de resultados)
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+, Windows 10/11, macOS 13.0+
• Docker 23.0+ con soporte GPU
Tiempo de procesamiento:
• Detección por imagen: 10-25ms (40-100 FPS)
• Detección + OCR por patente: 20-40ms
• Procesamiento multi-cámara (4 streams): 15-35ms por frame por cámara
• Latencia de captura a extracción completa: 30-70ms total
Tamaño del Modelo:
• 5,2 Mb (versión nano)
• 109 Mb (versión large)
Mantenimiento
Responsables: Daniel Arredondo Carro (Científico de Datos – SITIA)
Ciclo de Actualización: A definir
Feedback: correo darredondo@spd.gov.cl o en página web
SITIA Armas
Sistema de Reconocimiento de Armas en tiempo real.
Descripción General
Nombre del Modelo: yolo-guns_detector
Versiones:
• yolo-guns_detector-large-beta
Fecha de Creación Primera Versión: 24/02/2025
Tipo de Modelo: Reconocimiento de Armas
Desarrolladores: Daniel Arredondo Carro
Licencia: Open Source
Se declara IA: Sí
Descripción: Consiste en un modelo YOLO v11 reentrenado para la detección de armas de fuego.
En uso: No
Uso Previsto
Propósito: Detectar el uso de armas de fuego en imágenes o videos en tiempo real.
Objetivo: Detectar en forma temprana el uso de armas de fuego para cooperar en la prevención e investigación de delitos.
Casos de Uso Recomendados: Predicción on cloud – on premise – (modelo nano para analítica on Edge en desarrollo).
Usuarios / Ejecutores:
• Subsecretaría de Prevención del Delito
• Carabineros
• Municipios
• Autopistas concesionadas
• Centros comerciales
•Estacionamientos
Región de Aplicación: Todo Chile
Limitaciones de Uso:
• Versión large requiere mayor computo (versión nano en desarrollo).
Información de Gestión
Producto estratégico – soporte: Soporte
Fecha de testeo: 2025
Estado conocido: En pruebas.
Financiamiento: Público-Privado
Datos
Conjunto de Datos de Entrenamiento: Dataset obtenido de internet (roboflow)
Datos Capturados: Frame de video, arma, ubicación, hora y día.
Tipo de Analítica: Analítica ON EDGE y On Cloud.
Distribución de Datos: Solo 1 clase (Gun):
• 54.777 imágenes entrenamiento
• 15.002 imágenes validación
• 498 imágenes de prueba
Evaluación de Sesgos:
• Dataset con imágenes de todo el mundo (posible sesgo en armas que no circulan en Chile).
• Proporción de Validación muy pequeña en relación a lo recomendado.
Rendimiento del Modelo
Métricas
• Precisión: 0.98004
• Recall: 0.95156
• mAP50-95: 0.70959
Umbrales:
• Umbral de confianza: 0.25-0.35 (recomendado 0.30)
• Umbral IoU (Intersection over Union): 0.45-0.55 (recomendado 0.50)
• NMS (Non-Maximum Suppression): 0.45
• Ajustar umbral de confianza a 0.20 en condiciones de baja iluminación
• Ajustar umbral de confianza a 0.40 para minimizar falsos positivos en entornos controlados
Requisitos Técnicos para Entrenamiento
Hardware:
• Procesador: 8 núcleos o superior (Intel Core i9/Xeon o AMD Ryzen 9/Threadripper)
• RAM: 32GB mínimo (64GB recomendado)
• Almacenamiento: 50GB SSD (100GB+ recomendado para dataset completo)
• GPU: NVIDIA RTX 3090/4080/A5000 o superior con 16GB+ VRAM
• Complementario: Múltiples GPUs para entrenamiento distribuido
Software
• Python 3.10+
• PyTorch 1.13.0+
• Ultralytics YOLOv11 framework
• OpenCV 4.8.0+
• CUDA Toolkit 12.0+
• cuDNN 8.9.0+
• Albumentations 1.3.1+ (para data augmentation específica de patentes)
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+ (recomendado)
• MLflow
Requisitos Técnicos para Inferencia
Hardware
• Procesador: 6 núcleos o superior (Intel Core i7 o AMD Ryzen 7)
• RAM: 16GB mínimo (32GB recomendado para procesamiento de múltiples streams)
• Almacenamiento: 10GB SSD (para modelo y caché de imágenes)
• GPU: CUDA compatible con 8GB VRAM para procesamiento en tiempo real
• Cámaras: Alta resolución (mínimo 2MP) con baja distorsión óptica
• Red: 1Gbps para transmisión de múltiples cámaras
Software
• Python 3.9+
• PyTorch 1.12.0+ o TensorRT 8.6+
• Ultralytics YOLOv11 framework
• OpenCV 4.7.0+
• NumPy 1.23.0+
• EasyOCR/PaddleOCR (para la lectura de caracteres tras la detección)
• FastAPI 0.95+ (para API)
• Redis 7.0+ (para caché de resultados)
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+, Windows 10/11, macOS 13.0+
• Docker 23.0+ con soporte GPU
Tiempo de procesamiento:
• Detección por imagen: 10-25ms (40-100 FPS)
• Procesamiento multi-cámara (4 streams): 15-35ms por frame por cámara
• Latencia de captura a extracción completa: 30-70ms total
Tamaño del Modelo:
• 5,2 Mb (versión nano)
• 109 Mb (versión large)
Mantenimiento
Responsables: Daniel Arredondo Carro (Científico de Datos – SITIA).
Ciclo de Actualización: A definir.
Feedback: correo darredondo@spd.gov.cl o en página web
SITIA Tracking
Sistema de Tracking de vehículos con encargo de búsqueda.
Descripción General
Nombre del Modelo: Metodo de Louvain para deteccion de comunidades
Versiones: 1 (versión beta)
Fecha de Creación Primera Versión: 28/03/2025
Tipo de Modelo: Traqueo de automóviles
Desarrolladores: EY (Proof of Concept)
Licencia: Open Source
Se declara IA: No
Descripción: Algoritmo de análisis de redes basado en teoría de grafos
En uso: No
Uso Previsto
Propósito: Predecir patrones de flujo vehicular en carreteras mediante análisis de redes de tránsito
Objetivo: Estimar la probabilidad de que un vehículo detectado en un pórtico específico pase posteriormente por otros pórticos del sistema vial
Casos de Uso Recomendados: Predicción on cloud – on premise – análisis batch para planificación vial
Usuarios / Ejecutores:
• Ministerio de Obras Públicas
• Carabineros
• Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones
• Autopistas concesionadas
• Municipios
• Empresas de logística y transporte
Región de Aplicación: Todo Chile
Limitaciones de Uso:
• Requiere datos históricos de al menos 3 meses para calibración inicial
• Precisión dependiente de la densidad de pórticos en la red vial
• No considera factores externos como clima o eventos especiales sin calibración adicional
Información de Gestión
Producto estratégico – soporte: Soporte
Fecha de testeo: 2025
Estado conocido: En pruebas.
Financiamiento: Público-Privado
Datos
Conjunto de Datos de Entrenamiento: Obtenido de trafico real capturado por porticos LPR (dataset privado).
Datos Capturados: Frame de video, patente, ubicación, hora y día.
Tipo de Analítica: Analítica On Cloud.
Distribución de Datos:
• Excel con flujo vehicular de 242 millones aprox. de detecciones de automóviles (lecturas de placa patente).
• Vehículos con y sin encargo de búsqueda (datos anonimizados).
Evaluación de Sesgos:
• Solo el 2,4% de los datos corresponden a autos con encargo de búsqueda (problema desbalanceado).
Requisitos Técnicos para Entrenamiento
Hardware:
• Procesador: 8 núcleos o superior (Intel Core i9/Xeon o AMD Ryzen 9/Threadripper recomendado)
• RAM: 64GB mínimo (128GB recomendado para redes extensas)
• Almacenamiento: Almacenamiento: 20GB SSD (50GB recomendado para datasets completos e históricos)
• GPU: CUDA compatible con 12GB VRAM mínimo (NVIDIA RTX 3080/A4000 o superior)
• Red: 10Gbps para entrenamiento distribuido o acceso a datos masivos
Software:
• Python 3.9+
• Scikit-learn 1.1.0+ (para PCA y K-means)
• NetworkX 2.8+
• Pandas 1.5.0+
• NumPy 1.23.0+
• python-louvain (community) 0.16+
• SciPy 1.9.0+
• RAPIDS cuML 22.10+ (para aceleración GPU)
• Dask 2023.3.0+ (para procesamiento paralelo)
• PostgreSQL 14+ con TimescaleDB
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+ (recomendado), Windows 11, macOS 12.0+
• Docker 20.10+ con soporte GPU
• MLflow 2.0+ (para tracking de experimentos)
Requisitos Técnicos para Inferencia
Hardware:
• Procesador: 4 núcleos o superior (Intel Core i7 o AMD Ryzen 7)
• RAM: 16GB mínimo (32GB recomendado)
• Almacenamiento: 5GB SSD (para modelo y datos operacionales)
• GPU: Opcional – CUDA compatible con 4GB VRAM para cargas altas
• Red: 1Gbps para procesamiento de datos en tiempo real
Software
• Python 3.8+
• NetworkX 2.6+
• Pandas 1.4.0+
• NumPy 1.20.0+
• python-louvain (community) 0.15+
• SciPy 1.8.0+
• FastAPI 0.85+ (para despliegue como API)
• PostgreSQL 13+ (para almacenamiento de datos)
• Sistema operativo: Windows 10/11, Ubuntu 20.04+, macOS 12.0+
• Docker 20.10+ (para despliegue containerizado)
• Redis 6.0+ (opcional, para caché de predicciones frecuentes
Entrenamiento
Tiempo de procesamiento:
• Red pequeña (<1000 pórticos): 2-5 minutos
• Red mediana (1000-5000 pórticos): 15-45 minutos
• Red grande (>5000 pórticos): 1-6 horas
• Procesamiento con paralelización y GPU: reducción de 40-60% en tiempo
Tamaño del Modelo y Datos:
• Modelo base (componentes PCA + centroides K-means + grafo Louvain): 50-100MB
• Datos de entrenamiento completo: 2-5GB
• Checkpoints y modelos intermedios: 500MB-1GB adicionales
Interferencia
Tiempo de procesamiento:
• Red pequeña (<1000 pórticos): <1 segundo
• Red mediana (1000-5000 pórticos): 2-10 segundos
• Red grande (>5000 pórticos): 10-30 segundos
• Predicción por lotes (10,000 vehículos): 15-60 segundos
Tamaño del Modelo:
• Modelo optimizado para inferencia: 30-50MB
• Caché de predicciones frecuentes: 100-250MB (opcional)
• Modelo con datos históricos comprimidos: 200-400MB
Responsables: Daniel Arredondo Carro (Científico de Datos – SITIA).
Ciclo de Actualización: A definir
Feedback: correo darredondo@spd.gov.cl o en página web
SITIA Velocidades
Sistema de medición de velocidad de vehículos.
Descripción General
Nombre del Modelo: YOLO- Speed Estimation
Versiones: 1
Fecha de Creación Primera Versión: 28/03/2025
Tipo de Modelo: Estimación de velocidad
Desarrolladores: Daniel Arredondo – SITIA
Licencia: Open Source
Se declara IA: Sí
Descripción: El modelo consiste en un cálculo estimado de velocidad de vehículos en movimiento basado en el seguimiento de objetos junto con datos de distancia y tiempo con YOLO11.
En uso: No
Uso Previsto
Propósito: Detectar posibles riesgos asociados a la conducción a exceso de velocidad
Objetivo: Estimar la velocidad de vehiculos en movimiento
Casos de Uso Recomendados: Predicción on cloud – on premise – on edge
Usuarios / Ejecutores:
• Ministerio de Obras Públicas
• Carabineros
• Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones
• Autopistas concesionadas
• Municipios
• Empresas de logística y transporte
Región de Aplicación: Todo Chile
Limitaciones de Uso: El cálculo de la distancia es aproximado y se basa en la Distancia Euclídea. No se tiene en cuenta la calibración de la cámara, por lo que la estimación de la velocidad puede no ser del todo precisa. Además, la velocidad estimada puede variar en función de la velocidad de la GPU.
Información de Gestión
Producto estratégico – soporte: Soporte
Fecha de testeo: 2025
Estado conocido: En pruebas.
Financiamiento: Público-Privado
Datos
Conjunto de Datos de Entrenamiento: No aplica
Datos Capturados: Frame de video, patente, velocidad, ubicación, hora y día
Tipo de Analítica: Analítica basada en estimación de velocidad
Requisitos Técnicos para Inferencia
Hardware:
• Procesador: 6 núcleos o superior (Intel Core i7/i9 o AMD Ryzen 7/9)
• RAM: 16GB mínimo (32GB recomendado para procesamiento de múltiples streams)
• Almacenamiento: 10GB SSD (para modelo, caché de frames y telemetría)
• GPU: CUDA compatible con 6GB VRAM mínimo para inferencia en tiempo real
• Cámaras: Compatible con streams de 30+ FPS a 1080p
• Red: 1Gbps para procesamiento de múltiples cámaras
Software
• Python 3.9+
• PyTorch 1.12.0+ o TensorRT 8.4+
• Ultralytics YOLOv8/YOLOv9 framework
• OpenCV 4.7.0+
• NumPy 1.22.0+
• ByteTrack/StrongSORT para tracking
• FastAPI 0.95+ (para API
• Redis 6.2+ (para caché de trayectorias)
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+, Windows 10/11, macOS
• Docker 20.10+ con soporte GPU Inferencia (YOLO Speed Estimation)
Tiempo de procesamiento:
• 1 stream de video (1080p): 20-40ms por frame (25-50 FPS)
• 4 streams simultáneos: 30-60ms por frame (16-33 FPS
• 8+ streams: requiere múltiples GPUs o sistema distribuido
• Latencia de detección a estimación: 50-150ms total
Tamaño del modelo:
• Modelo base YOLOv8/v9 large: 90-120MB
• Modelo de tracking: 15-30MB adicionales
• Modelo optimizado (INT8/FP16): 30-60MB
• Package completo con dependencias: 300-500MB
Requisitos Técnicos para Entrenamiento
Hardware:
• Procesador: 8 núcleos o superior (Intel Core i9/Xeon o AMD Ryzen 9/Threadripper recomendado)
• RAM: 64GB mínimo (128GB recomendado para redes extensas)
• Almacenamiento: Almacenamiento: 20GB SSD (50GB recomendado para datasets completos e históricos)
• GPU: CUDA compatible con 12GB VRAM mínimo (NVIDIA RTX 3080/A4000 o superior)
• Red: 10Gbps para entrenamiento distribuido o acceso a datos masivos
Software:
• Python 3.9+
• Scikit-learn 1.1.0+ (para PCA y K-means)
• NetworkX 2.8+
• Pandas 1.5.0+
• NumPy 1.23.0+
• python-louvain (community) 0.16+
• SciPy 1.9.0+
• RAPIDS cuML 22.10+ (para aceleración GPU)
• Dask 2023.3.0+ (para procesamiento paralelo)
• PostgreSQL 14+ con TimescaleDB
• Sistema operativo: Ubuntu 22.04+ (recomendado), Windows 11, macOS 12.0+
• Docker 20.10+ con soporte GPU
• MLflow 2.0+ (para tracking de experimentos)
Responsables: Daniel Arredondo Carro (Científico de Datos – SITIA)
Ciclo de Actualización: A definir
Feedback: correo darredondo@spd.gov.cl o en página web
Contador de Objetos
Sistema contador de objetos con YOLO.
Descripción General
Nombre del Modelo: Ultralytics Recuento de objetos
Versiones: 1
Fecha de Creación Primera Versión: 28/03/2025
Tipo de Modelo: Recuento de Objetos
Desarrolladores: Daniel Arredondo – SITIA
Licencia: Open Source
Se declara IA: Sí
Descripción: El modelo implica la identificación y el recuento precisos de objetos específicos en vídeos y secuencias .de cámaras.
En uso: No
Uso Previsto
Propósito: Identificar y anticiparse a escenarios de gran flujo vehicular o de multitudes.
Objetivo: Contar objetos que traspasan un umbral en un periodo de tiempo determinado.
Casos de Uso Recomendados: Predicción on cloud – on premise – on edge.
Usuarios / Ejecutores:
• Ministerio de Obras Públicas
• Carabineros
• Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones
• Autopistas concesionadas
• Municipios
• Empresas de logística y transporte
Región de Aplicación: Todo Chile
Limitaciones de Uso:
• Precisión reducida en condiciones de alta densidad (cuando hay oclusión significativa entre objetos).
• Rendimiento degradado en condiciones de baja iluminación o clima adverso (lluvia, niebla, nieve
• Dificultad para distinguir objetos muy pequeños (menos del 1% del tamaño total del frame).
• Falsos positivos/negativos en situaciones de sombras pronunciadas o reflejos.
Información de Gestión
Producto estratégico – soporte: Soporte
Fecha de testeo: 2025
Estado conocido: En pruebas.
Financiamiento: Público-Privado
Datos
Conjunto de Datos de Entrenamiento: No aplica
Datos Capturados: Frame de video, número de objeto, ubicación, hora y día.
Tipo de Analítica: Analítica basada en detección de objetos + tracking.
Requisitos Técnicos para Inferencia
Hardware:
• Procesador: 4 núcleos o superior (Intel Core i5/i7 o AMD Ryzen 5/7)
• RAM: 8GB mínimo (16GB recomendado para múltiples streams)
• Almacenamiento: 5GB SSD (para modelo y almacenamiento temporal)
• GPU: CUDA compatible con 4GB VRAM para procesamiento en tiempo real
• Cámaras: Compatible con streams de 20+ FPS a 1080p
• Red: 1Gbps para procesamiento de datos distribuido
Software
• Python 3.8+
• PyTorch 1.10.0+ o ONNX Runtime 1.11.0+
• Ultralytics YOLOv8/YOLOv9 framework
• OpenCV 4.5.0+
• NumPy 1.20.0+
• Tracking ligero (opcional, para evitar recuentos duplicados)
• FastAPI 0.85+ (para API)
• Sistema operativo: Ubuntu 20.04+, Windows 10/11, macOS 12.0+
• Docker 20.10+ (para despliegue containerizado) Inferencia (YOLO Object Counting)
Tiempo de procesamiento:
• 1 stream de video (1080p): 15-30ms por frame (33-66 FPS)
• 4 streams simultáneos: 20-40ms por frame (25-50 FPS)
• Procesamiento por lotes: 200-500 frames por segundo
• Latencia de detección a conteo: 30-80ms total
Tamaño del modelo:
• Modelo base YOLOv8/v9 medium o large: 80-100MB
• Modelo optimizado (INT8): 20-40MB
• Package completo con dependencias: 200-350MB
Responsables: Daniel Arredondo Carro (Científico de Datos – SITIA).
Ciclo de Actualización: A definir
Feedback: correo darredondo@spd.gov.cl o en página web
Referencias y recursos Adicionales
Links relacionados:
• Recuento de objetos con Ultralytics YOLO11
Evaluación de Impacto Algorítmico
La herramienta de Evaluación de Impacto Algorítmico (EIA) es un recurso diseñado para analizar y gestionar los riesgos asociados al uso de sistemas algorítmicos y de inteligencia artificial en el sector público. Su objetivo principal es garantizar que dichos sistemas sean implementados de manera ética, segura y transparente.
En SITIA estamos continuamente evaluando necesidades y entrenando modelos de Inteligencia Artificial para la concreción de nuestros objetivos. Tenemos 5 modelos IA entrenados para nuestros casos de uso específicos, donde cada uno de ellos se enmarca en un Algoritmo en Desarrollo.
Algoritmos en Desarrollo Evaluados
SITIA Patentes
Proyecto en uso de reconocimiento y lectura de placas patentes. Utiliza un modelo YOLO para la deteccion de la placa patente, y luego un OCR creado específicamente para leer placas patentes.
40.01% IMPACTO MODERADO
SITIA Armas
Algoritmo en desarrollo de detección de armas en imágenes, videos o transmisiones en tiempo real. Utiliza un modelo YOLO reentrenado.
39.00% IMPACTO MODERADO
SITIA Tracking
Algoritmo en desarrollo de predicción de rutas de vehículos con encargo de búsqueda. Utiliza un modelo de Machine Learning basado en grafos.
35.68% IMPACTO MODERADO
SITIA Velocidades
Algoritmo en desarrollo de medición de velocidad de vehículos circulantes. Consiste en un modelo YOLO capaz de estimar la velocidad de objetos en movimiento basado en un umbral o punto de interés tomado como referencia.
36.98% IMPACTO MODERADO
SITIA Contador de Objetos
Algoritmo en desarrollo de contador de flujo de objetos. Basado en YOLO que identifica vehículos y realiza tracking para identificar vehículos nuevos. También necesita un umbral o punto de referencia.
36.98% IMPACTO MODERADO
Hallazgos Comunes
• Todos presentan un impacto algorítmico moderado
• Todos basan sus modelos de IA en sistemas existente
Aspectos Positivos
Todos los proyectos tienen:
• Contrapartes internas identificadas e involucradas
• Unidades internas encargadas de supervisar la gobernanza
• Procesos documentados para la toma de decisiones
• Planificación para el resguardo de documentación técnica
• Evaluaciones de impacto en protección de datos personales
Portal de Transparencia
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