Adiós a las falsas alarmas: El futuro del análisis de vídeo
El análisis de video en el borde reduce costos y mejora la precisión al procesar datos directamente en la cámara sin depender de servidores.
La inteligencia artificial y el Deep Learning optimizan la videovigilancia al minimizar falsas alarmas y mejorar la detección de personas, vehículos y objetos.
De la seguridad pasiva a la prevención proactiva: el análisis avanzado de video transforma la manera en que se gestionan la seguridad y la movilidad urbana.
En un mundo donde la seguridad y la vigilancia son cada vez más prioritarias, el análisis de contenido en video (VCA) se ha convertido en una herramienta esencial para optimizar la gestión de sistemas de videovigilancia. Sin embargo, la precisión de estos sistemas ha sido históricamente un reto debido a factores como sombras, cambios de iluminación y movimientos involuntarios.
Tradicionalmente, los sistemas de VCA operaban mediante un análisis cuadro por cuadro, lo que generaba falsas alarmas y demandaba un alto uso de recursos computacionales. Con la incorporación del aprendizaje profundo (Deep Learning), Las analíticas han evolucionado a un nivel de mayor eficiencia basadas en la identificación de los objetos en la escena.
Análisis de video en el borde: Mayor eficiencia y menor consumo de recursos
Una de las tendencias más innovadoras en el sector es el análisis de video en el borde, donde los algoritmos de VCA se ejecutan directamente en la cámara sin necesidad de servidores adicionales. Esto reduce el ancho de banda, los costos de infraestructura y mejora y escalabilidad del sistema
“El análisis en el borde permite realizar detecciones más precisas y minimizar las falsas alarmas causadas por factores ambientales, lo que optimiza significativamente la seguridad y la eficiencia operativa”, explica John Freddy Medina Sales Engineer de VIVOTEK.
Aplicaciones clave del VCA basado en Deep Learning
Los avances en VCA han permitido implementar una serie de soluciones inteligentes que van más allá de la simple detección de movimiento:
- Detección inteligente de vehículos y personas: Identifica y sigue a individuos o vehículos dentro de una escena, incluso en condiciones difíciles, analizando su comportamiento y generando eventos para notificar situaciones de alerta.
- Reconocimiento facial: Utilizado en aplicaciones de control de acceso y gestión de seguridad.
- Conteo de personas y gestión de multitudes: Ideal para sectores como el retail y el transporte público.
- Detección de objetos abandonados o removidos: Fundamental en aeropuertos, estaciones de transporte y áreas públicas.
- Violación de estacionamiento: Capacidad de alertar sobre vehículos en zonas restringidas o bloqueando accesos clave.
Hacia una videovigilancia más inteligente y proactiva
El futuro del análisis de video se dirige hacia una automatización más inteligente y predictiva, donde las cámaras no solo registren eventos, sino que sean capaces de anticiparse a incidentes mediante el uso de inteligencia artificial.
“El objetivo es que la videovigilancia evolucione de un sistema pasivo de observación a una herramienta activa de prevención y respuesta”, concluye John Freddy Medina el representante de VIVOTEK.
El uso del VCA basado en Deep Learning y ejecutado en el borde está transformando la seguridad en entornos urbanos, comerciales e industriales, proporcionando soluciones más efectivas y accesibles para distintos sectores.
