Esta actuación se enmarca en el PLAN TCUE 2024-2027 financiado por la Junta de Castilla y León
TITULO DEL PROYECTO: Rastrium: sistema forense para la identificación, geolocalización y predicción con inteligencia artificial de huellas de calzado Autor: Pablo Martín Iglesias Tutores Académicos: Gabriel Villarrubia González / Sergio García González
CURSO 2025-2026
1. Descripción General del Proyecto Rastrium es una aplicación web dirigida al campo de la ciencia forense. Dada una fotografía de la huella que deja una zapatilla en el suelo, el sistema determina a qué modelo de calzado pertenece mediante un modelo de inteligencia artificial basado en YOLO, entrenado con aproximadamente 2000 fotografías de huellas repartidas entre ocho modelos de zapatilla. Cada huella se vincula a coordenadas geográficas y se visualiza en un mapa interactivo con filtros por modelo y por fecha. Cuando la confianza de la predicción no alcanza el 90%, la huella queda pendiente de revisión por un administrador. Las huellas verificadas se pueden exportar para reentrenar el modelo. El frontend está construido con React, el backend con Node.js y Express, y la base de datos es MySQL.
2. Objetivos Entrenar un modelo de IA capaz de clasificar huellas de calzado entre ocho modelos de zapatilla. Permitir la subida de fotografías vinculadas a coordenadas geográficas. Implementar un mapa interactivo con filtros por modelo y fecha. Diseñar un flujo de revisión para predicciones con confianza inferior al 90%. Desarrollar un sistema de registro seguro con códigos de invitación. Ofrecer un panel de estadísticas y la exportación de datos tanto a Excel como en formato JSON para el reentrenamiento del modelo.
3. Resultados obtenidos (aplicabilidad) Se ha conseguido un prototipo funcional que demuestra la viabilidad de combinar clasificación de imágenes con geolocalización en el ámbito forense. El modelo de IA distingue correctamente los ocho modelos del catálogo y también identifica huellas que no pertenecen a ninguno de ellos. El sistema permite la subida de huellas con predicción automática, revisión por administrador, visualización geográfica y exportación de datos. Como aplicación real, la herramienta podría ser utilizada por cuerpos policiales, laboratorios de criminalística y empresas de peritaje forense. Las líneas futuras pasan por ampliar el catálogo de modelos, desplegar en servidor, adaptar a dispositivos móviles y mejorar el dataset.