Revisión Sistemática de Arquitecturas CNN para la detección automatizada de conductas sospechosas en espacios públicos - Vega Sandoval, Aaron David (2026)
La seguridad en espacios públicos enfrenta un incremento de incidentes que exige sistemas de videovigilancia más eficaces que la supervisión humana. En este contexto, el estudio tiene como objetivo sintetizar y analizar el estado del arte sobre el uso de redes neuronales convolucionales para la detección automatizada de conductas sospechosas, identificando arquitecturas predominantes, tendencias, países líderes y principales desafíos técnicos. Se realizó una revisión sistemática basada en PRISMA 2020, mediante búsquedas en Scopus y Web of Science, considerando publicaciones entre 2018 y 2025. Tras un proceso de unificación, depuración de duplicados, cribado y evaluación de elegibilidad, se conformó un corpus final de 276 estudios para el análisis. Los resultados evidencian el predominio de arquitecturas profundas y enfoques espaciotemporales (incluyendo variantes tipo YOLO, ResNet y modelos híbridos), así como una creciente orientación hacia soluciones en tiempo real. Persisten limitaciones recurrentes asociadas a variabilidad de iluminación, oclusiones, baja resolución, disponibilidad de datasets representativos y heterogeneidad de métricas, lo que dificulta la comparación directa entre propuestas y la generalización a escenarios reales. Se concluye que, aunque las redes neuronales convolucionales constituyen una base sólida para la vigilancia inteligente, el avance del campo requiere estandarización de evaluación, datos más realistas y enfoques robustos que integren desempeño técnico y consideraciones éticas.