Inteligencia Artificial para Videovigilancia
La Inteligencia Artificial (IA) se fundamenta en la visión por computador. La visión por computador es un conjunto de algoritmos o procedimientos matemáticos que funcionan como un diagrama esquemático de flujo, cuya finalidad es comparar un objeto determinado con miles de imágenes de referencia.
La Inteligencia Artificial trata de descifrar si el objeto en cuestión tiene la altura, dimensiones, colores, movimientos o rasgos similares a alguna de las imágenes de referencia.
Combinando los valores de las diferentes preguntas, se obtiene una puntuación para ese objeto que le sirve a la IA para determinar si se ajusta al criterio de selección configurado.
Adicionalmente, los sistemas de IA van auto aprendiendo mediante su operativa continuada y, de esta forma, en sucesivos análisis consiguen realizar las búsquedas o las comparaciones de una forma mucho más rápida y precisa.
En los últimos años ha tomado más importancia una variante de la IA no basada en reglas, denominada “análisis del comportamiento”. Esta IA es totalmente autodidacta, sin necesidad de una programación inicial por parte del usuario. En este tipo de análisis, la IA aprende cuál es el comportamiento normal de las personas, los vehículos, las máquinas y el entorno, basándose en la propia observación de patrones de diversas características como el tamaño, la velocidad, el color, etc.
La IA normaliza los datos visuales, lo que significa que clasifica y etiqueta los objetos y patrones que observa, construyendo definiciones continuamente refinadas de lo que es un comportamiento normal o promedio para los diversos objetos observados. Tras varias semanas de aprendizaje, es capaz de reconocer cuándo los objetos se salen de la norma. Cuando observa tales anomalías, generalmente se programa para que envíe una alerta. Por ejemplo, lo normal es que los coches circulen por la calle. Si un coche está subido a la acera representa una anomalía y por tanto generará una alerta.
cómo se aplica la inteligencia artificial para videovigilancia
La IA para la videovigilancia se concentra en softwares o firmwares específicos cargados en los dispositivos, que analizan el audio y las imágenes de las cámaras de videovigilancia para reconocer personas, vehículos, objetos, eventos y/o comportamientos.
Existe la posibilidad de aplicar la IA en la punta (on-the-Edge) o en servidores centralizados. Cada alternativa tiene sus ventajas o inconvenientes según las características específicas del escenario en cuestión.
Es muy importante tener un análisis y conocimiento detallado del escenario, ya que no todas las analíticas sirven para todos los escenarios, por muy similares que estos sean. Tampoco es posible aplicar en un mismo escenario las analíticas de IA en cualquier tipo de condición (iluminación, condiciones meteorológicas, ángulos de visión, etc.).
Por ello, resulta necesario que los usuarios puedan contar con la asesoría de su fabricante o integrador de confianza, para que les ayude a elegir y parametrizar la mejor analítica de acuerdo con sus necesidades.
Beneficios de la Inteligencia Artificial para videovigilancia
La IA también está revolucionando la industria de la videovigilancia. Las herramientas software basadas en IA ayudan a disminuir la cantidad de tiempo dedicado a la vigilancia, permitiendo a los operadores de seguridad ser más eficaces y exitosos en su trabajo.
La tecnología de IA permite a los operadores concentrarse en lo que mejor saben hacer, al eliminar la necesidad de estar supervisando continuamente los monitores y al automatizar la función de “detección” de la vigilancia: verificar y actuar ante incidentes cruciales.
Monitoreo en tiempo real
Una alerta o señal automática permite a los servicios de emergencia ser proactivos en lugar de reactivos y empezar a responder al instante. Esto cambia el uso tradicional de los CCTV para el seguimiento de eventos, situaciones e incidentes una vez que se informa y se alerta.
Mayor precisión
Las herramientas de IA pueden ayudar a los operadores a localizar rápidamente a una persona o un vehículo concreto de interés en todas las cámaras de un recinto.
Mayor eficiencia
Históricamente, las imágenes de videovigilancia en los centros de control han sido supervisadas por personas. Las personas no solo somos incapaces de concentrarnos durante largos periodos de tiempo, sino que la supervisión de varias cámaras al mismo tiempo es ineficaz e ineficiente, además de requerir mucho trabajo.
Esto, unido a la incapacidad humana de discernir eventos significativos tras un periodo prolongado de monitorización de vídeo, significa que es necesario que la IA cubra ese vacío, haciendo que los sistemas de CCTV pasen de ser un observador pasivo a uno activo.
Integración con otras aplicaciones tecnológicas
Una vez que empezamos a aplicar la IA en los sistemas de videovigilancia, naturalmente se abre la puerta para que se utilicen otras tecnologías de forma paralela, lo que hace que la función sea aún más potente.
Mayor eficiencia
• Históricamente, las imágenes de videovigilancia en los centros de control han sido supervisadas por personas. Las personas no sólo somos incapaces de concentrarnos durante largos periodos de tiempo, sino que la supervisión de varias cámaras al mismo tiempo es ineficaz e ineficiente, además de requerir mucho trabajo.
• Esto, unido a la incapacidad humana de discernir eventos significativos tras un periodo prolongado de monitorización de vídeo, significa que es necesario que la IA cubra ese vacío, haciendo que los sistemas de CCTV pasen de ser un observador pasivo a uno activo.
Integración con otras aplicaciones tecnológicas
• Una vez que empezamos a aplicar la IA en los sistemas de videovigilancia, naturalmente se abre la puerta para que se utilicen otras tecnologías de forma paralela, lo que hace que la función sea aún más potente.
Pero, quien piense que la IA únicamente tiene su utilidad para alertar de forma temprana de eventos de riesgo o de aumentar la productividad de los operadores de los centros de control, se equivoca.
Los sistemas de IA, a la vez que alertan, pueden tratar los datos asociados al objeto que originó la alarma alimentando bases de datos en las que se almacenan para su posterior tratamiento. Gracias a herramientas de Big Data se dota al sistema de una Inteligencia Comercial (Business Intelligence) para que otras áreas o departamentos de la organización puedan realizar un aprovechamiento de esos datos en sus tareas del día a día.
