Una de las emergencias más cruciales que requiere una acción instantánea durante los viajes por agua es la llamada caída de persona al agua (MOB). Por lo tanto, es necesario instalar equipos de monitoreo constante para la rápida detección y rescate de la víctima en caso de que ocurra un incidente. A pesar de que diferentes instalaciones como sensores de radar, cámaras térmicas, etc., pueden ser útiles, una combinación de estos podría ser beneficiosa, aunque aumentaría la complejidad. Sin embargo, es posible que aún no se haya alcanzado todo el potencial. El componente clave para lograr la máxima precisión es la inteligencia artificial (IA). Es decir, con la ayuda de la IA, se puede implementar un sistema de vigilancia automatizado capaz de tomar decisiones similares a las humanas con respecto a incidentes como la caída de persona al agua. Para lograr esto, es esencial una cooperación en tiempo real completamente organizada entre los componentes del sistema involucrados. Esto se debe a que en entornos operativos tan dinámicamente cambiantes como estos, la información debe distribuirse de manera rápida, sin errores y de manera confiable al centro de decisiones. Este estudio tiene como objetivo analizar y demostrar el resultado de un sistema integrado basado en sensores que utiliza IA, implementado para incidentes en barcos. Se utilizaron diferentes algoritmos de aprendizaje automático, cada uno de los cuales hizo uso de información que provenía de un grupo de sensores de radar ubicados de forma remota. En particular, el objetivo del sistema implementado es detectar el movimiento humano para protegerse contra eventos potencialmente fatales durante los viajes en barco.