Deje de depender de la vigilancia humana para comprobar si una persona lleva mascarilla: OpenMV utiliza visión artificial para realizar esta comprobación de forma automática.

En lugares públicos con alta afluencia de personas, la correcta utilización de mascarillas afecta directamente al orden en el lugar y a la eficiencia de la gestión. La supervisión manual no solo implica costos elevados, sino que también resulta difícil garantizar una cobertura oportuna de todas las entradas. OpenMV traslada in situ la evaluación de «si se lleva correctamente la mascarilla», lo que permite una gestión más oportuna y estable.

En zonas clave como espacios públicos, entradas y salidas de recintos, hospitales y nodos de transporte, el uso correcto de mascarillas por parte de las personas afecta directamente la gestión del orden en el lugar y la eficiencia de la aplicación de las normas de seguridad.

Los métodos tradicionales dependen principalmente de la vigilancia humana o de la revisión posterior de las grabaciones de vigilancia, lo que implica no solo unos costes laborales elevados, sino también una intervención difícil de realizar de forma oportuna; además, algunas soluciones de análisis de vídeo en la nube presentan problemas como una fuerte dependencia de la red, una alta latencia y riesgos para la privacidad. Basado en las cámaras inteligentes OpenMV de SingTown, el sistema puede identificar en tiempo real el estado de uso de mascarillas directamente en el extremo de la cámara, desplazando la evaluación, la toma de decisiones y el control al lugar mismo, logrando así una «percepción inmediata y una respuesta inmediata».

OpenMV se instala normalmente en las barreras de entrada y salida, encima de los pasillos o sobre zonas clave, para capturar imágenes frontales o semilaterales de las personas que entran.

La cámara ejecuta localmente un algoritmo de detección facial, localiza automáticamente la región facial y extrae características y realiza un análisis estructural de las zonas clave de boca y nariz; además, mediante un modelo de clasificación de IA local, distingue con precisión entre los estados de no llevar mascarilla, llevarla de forma incorrecta (nariz o boca descubiertas) y llevarla correctamente.

Cuando el sistema detecta una infracción, OpenMV puede activar directamente dispositivos de advertencia vocal, sistemas de control de acceso o módulos locales de alarma mediante sus interfaces GPIO o serie, logrando así una «identificación seguida inmediatamente de una advertencia» y una «infracción seguida inmediatamente de una intercepción», sin necesidad de intervención humana.

Gracias a la arquitectura de IA en el extremo y computación periférica de OpenMV, el proceso de reconocimiento no requiere la subida de datos de vídeo a la nube; esto no solo permite una velocidad de respuesta en el orden de los milisegundos, sino que también reduce eficazmente los costes de red y servidores, garantizando simultáneamente, desde su origen, la seguridad de la privacidad de las personas, lo que permite que la gestión de mascarillas evolucione desde una «supervisión manual» a un modo inteligente de «percepción automática + ejecución automática».