CURSO 2025-2026
Rastrium: sistema forense para la identificación, geolocalización y predicción con IA de huellas de calzado
Convocatoria Prototipos orientados al mercado en TCUE CURSO 2025-2026
Autor: Pablo Martín Iglesias Tutores: Sergio García González / Gabriel Villarrubia González
Esta actuación se enmarca en el PLAN TCUE 2024-2027 financiado por la Junta de Castilla y León
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El problema Cada año, miles de investigaciones criminales arrancan con una huella de calzado en la escena del crimen. Identificarla es un proceso lento, manual y desconectado. No existe en España ninguna herramienta que identifique automáticamente el modelo, registre la ubicación y permita cruzar evidencias.
Proceso manual y lento Un perito compara con catálogos físicos
Subjetivo y propenso a errores Depende de la experiencia del analista
Imposible cruzar evidencias
Casos conectados pasan desapercibidos
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La solución: Rastrium Clasificación automática
Geolocalización integrada
Flujo de revisión
Reentrenamiento
Recibe una foto de la huella y mediante IA (YOLO) identifica el modelo de zapatilla en segundos
Predicciones con confianza inferior al 90% quedan pendientes de revisión
Cada huella queda en un mapa interactivo con filtros por modelo y fecha
Exportación de huellas verificadas para mejorar el modelo continuamente
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Objetivos del proyecto • • • • • • •
Entrenar un modelo de IA con ~2000 fotos de 8 modelos de zapatilla Vincular cada huella a coordenadas geográficas y mostrarlas en un mapa interactivo Implementar filtros por modelo de zapatilla y por rango de fechas Diseñar un flujo de revisión con umbral de confianza del 90% Sistema de registro con códigos de invitación y autenticación segura (JWT) Panel de estadísticas con gráficos de distribución y actividad Exportación a Excel y JSON para reentrenamiento del modelo
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Arquitectura y tecnologías FRONTEND
BACKEND
IA
React Material UI Leaflet (mapas) Recharts (gráficos)
Node.js + Express MySQL API REST (MVC) child_process → Python
YOLO (yolo11n-cls) Roboflow Google Colab (GPU) bcrypt + JWT
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El dataset ~2000 fotografías de huellas de 8 modelos • • • •
Varias sesiones de toma en días distintos Superficies: tierra, arena, hormigón, baldosa mojada Huella izquierda y derecha de cada modelo Etiquetado imagen a imagen en Roboflow
Se completó con imágenes de Unsplash para la categoría "no-huella"
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El modelo de IA PRIMER ENTRENAMIENTO
SEGUNDO ENTRENAMIENTO
El modelo no sabía decir "esto no lo conozco". Cualquier imagen la clasificaba como alguno de los 8 modelos.
Se añadió la categoría "no-huella". La precisión mejoró notablemente.
100 épocas · 224 px · learning rate 0.001 · Google Colab con GPU
Lección: para un clasificador es tan importante aprender lo que es algo como lo que no es.
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Mapa interactivo • • • •
Marcadores sobre el mapa con todas las huellas registradas Popup con imagen, modelo predicho, confianza, estado y notas Filtros por modelo y rango de fechas en tiempo real Exportación a Excel de las huellas visibles
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Subida de huellas y predicción 1. Seleccionar imagen de la huella 2. Elegir IA automática o asignación manual 3. Marcar ubicación en el minimapa 4. Opcionalmente: fecha y notas Confianza ≥ 90% → aceptada automáticamente Confianza < 90% → pendiente de revisión
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Panel de administración Gestión de usuarios
Códigos de invitación
Revisión de predicciones
Panel de estadísticas
Activar, desactivar o eliminar cuentas
Aceptar, corregir o eliminar huellas pendientes
Crear, consultar estado y eliminar
Gráficos de distribución, actividad y confianza media
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Innovación: qué nos diferencia SoleMate FPX
Everspry
Rastrium
38.000 modelos
+100.000 modelos Usa IA
IA automática Geolocalización integrada Plataforma web colaborativa Sin hardware adicional
Semi-manual Sin IA Sin geolocalización
Offline y aislado Sin geolocalización
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Mercado y oportunidad
~83 M€
Mercado español de software forense digital
12,5% anual
Tasa de crecimiento hasta 2034
51%
de agencias policiales planea adoptar IA en 2 años
Clientes potenciales:
Policía Nacional · Guardia Civil · Policías autonómicas · Laboratorios forenses privados · Empresas de peritaje
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Resultados y conclusiones • • • • •
Prototipo funcional que demuestra la viabilidad del enfoque Todos los objetivos funcionales y personales cumplidos El modelo distingue los 8 modelos y detecta huellas ajenas al catálogo Mapa interactivo, flujo de revisión y exportación operativos Sistema de registro seguro con códigos de invitación
Rastrium no es un producto terminado. Es un prototipo que demuestra que el enfoque funciona y que tiene recorrido.
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Líneas futuras Desplegar en servidor accesible por internet (HTTPS, RGPD)
Adaptar la interfaz a dispositivos móviles
Ampliar el catálogo de modelos de zapatilla
Enriquecer el dataset y experimentar con versiones más recientes de YOLO
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RASTRIUM Pablo Martín Iglesias
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