Por: Luis Bonilla, Gerente de Desarrollo de Negocios e Ingeniería de Ventas para Latinoamérica
En el mundo actual, la videovigilancia ha evolucionado significativamente gracias a los avances en inteligencia artificial (IA) y la metadata. Estas tecnologías han permitido que las soluciones de videovigilancia pasen de ser herramientas pasivas a recursos activos que analizan y responden a eventos en tiempo real. La combinación de IA y la metadata está transformando la manera en que se previenen y gestionan los diferentes incidentes, mediante un monitoreo más eficiente y proactivo.
¿Cómo mejoran la eficiencia de la videovigilancia?
La metadata se refiere a los datos adicionales que acompañan a los archivos de video, proporcionando información contextual. En el ámbito de la videovigilancia, la metadata juega un papel crucial al permitir la rápida búsqueda y recuperación de secuencias específicas basadas en criterios predeterminados. Por ejemplo, un sistema equipado con IA puede utilizar esta información para identificar automáticamente comportamientos sospechosos, como la entrada de una persona en un área restringida o la presencia de un objeto abandonado.
Por su parte, la Inteligencia Artificial ha llevado la videovigilancia a un nuevo nivel de sofisticación. Los algoritmos de aprendizaje permiten a las cámaras de seguridad no sólo a capturar imágenes, sino también a entender lo que viéndose observa. Esto significa que las cámaras pueden distinguir entre una persona, un vehículo o incluso un animal, mejorando la precisión en estas herramientas. Además, la IA puede aprender patrones de comportamiento con el tiempo, lo que ayuda a predecir incidentes.
Gracias a esta tecnología se pueden categorizar personas de objetos, incluir detalles específicos como el color ya sea de vestimenta o de vehículos, matrículas, velocidad, ubicación y marca de tiempo. Impulsado por la Inteligencia Artificial, este análisis avanzado filtra metadatos y activa determinados eventos.
Otros usos de la IA y la metadata
Con la metadata se puede dar valor agregado gracias a su capacidad para proporcionar información detallada y mejorar significativamente la eficiencia de estas tecnologías en múltiples aplicaciones:
• Aplicaciones con almacenamiento local: las cámaras con capacidades analíticas avanzadas pueden procesar datos directamente en el dispositivo. Esto se logra mediante el uso de filtros y reglas predefinidas que analizan la información de los objetos capturados, permitiendo activar acciones automáticas cuando se detectan ciertos comportamientos o se superan umbrales establecidos.
• Sistemas de gestión de vídeo (VMS): En el ámbito de la seguridad, los sistemas de gestión de video aprovechan los metadatos para realizar búsquedas de objetos basadas en características específicas, como el color y la forma. Esta funcionalidad reduce la necesidad de revisar manualmente horas de grabaciones, agilizando la identificación de incidentes o personas de interés.
• Plataformas de IoT: En un entorno cada vez más conectado, las plataformas de Internet de las Cosas (IoT) utilizan el análisis de datos agregados para extraer información útil y mejorar la comprensión general de las situaciones. Este análisis avanzado no sólo permite una mejor respuesta ante eventos, sino que también potencia las capacidades predictivas de estos sistemas.
• Analíticas de segunda capa: Las aplicaciones más sofisticadas están adoptando un enfoque híbrido que combina el procesamiento local en la cámara con análisis en servidores. Este enfoque minimiza el ancho de banda requerido y asegura que solo el contenido más significativo sea evaluado en detalle.
