La seguridad electrónica se ha convertido en un aliado fundamental en materia de prevención y reducción de delitos. Desde Hikvision analizan los desarrollos con algoritmos de Inteligencia Artificial que permiten cumplir funciones claves, con soluciones prácticas y sencillas de aplicar.
La tecnología permite desde hace tiempo que el segmento vinculado a registros de áreas, videovigilancia y seguridad se perfeccionen. De hecho, es posible incrementar la efectividad de dispositivos de grabación continua y cámaras con la que sea posible obtener registros o pruebas forenses en hechos determinados. En cualquiera de estos casos, el apoyo en los algoritmos de Inteligencia Artificial supone una mejora de performance en dispositivos y soluciones inteligentes.
Hikvision, el proveedor líder mundial de productos y soluciones innovadoras de videovigilancia, se destaca en el desarrollo de algoritmos que permiten el análisis y registro, por ejemplo, de mapas de calor para ver las zonas donde transita la mayor cantidad de gente en un período de tiempo. También a través de estos es posible obtener datos que después se pueden volcar en un análisis, como sería el conteo de personas para saber qué cantidad de gente permanece dentro de un local; si se registran ventas, cuáles son las horas pico de acuerdo al movimiento de los clientes, revisar áreas en la que puede ser necesario ubicar más personal de vigilancia, y saber cuántas personas entraron o si salieron por una puerta específica.
“Basados completamente en IA, es posible elaborar comparaciones faciales y detectar clientes VIP, o bien generar una base de datos de personas que hay que buscar porque ya entraron a la tienda a hacer algo indebido o ilegal, por lo que podrán ser identificados. Si vamos un poco más allá, todo ese ecosistema tiene una solución de perímetros con cámaras muy precisas que dan aviso solo cuando reconocen un cuerpo humano, lo que es muy eficiente porque suprime la pérdida de tiempo que implica una falsa alarma”, subrayó Roger De La Hoz, AI Specialist de Hikvision.
En este contexto, el concepto de deep learning (aprendizaje profundo) es otro que viene perfeccionándose en cuanto a desarrollo de soluciones y dispositivos. Este consiste en el aprendizaje que pueden tener las máquinas en términos generales, basándose en una serie de algoritmos que permiten tener niveles de análisis cercanos a como funcionaria el cerebro humano: en el caso de la videovigilancia, es el conjunto de análisis de comportamientos altamente especializados para determinar alarmas, eventos o acciones específicas que podemos obtener de la visualización de las cámaras.
“Desde nuestro trabajo, los dispositivos que aplican deep learning son aquellos que sirven desde el simple hecho de eliminar las falsas alarmas de los análisis de video tradicionales, porque permiten tener un reconocimiento del objeto en la escena –una cámara es capaz de diferenciar una persona de un animal o de un vehículo-; hasta los que implican la capacidad de realizar reconocimiento facial”, completó De La Hoz.
Desde otra perspectiva, con deep learning se pueden realizar diversos análisis en cuestiones de seguridad civil, como pueden ser entender los patrones de conducción o los comportamientos de estos, con el objetivo de determinar si usan cinturón de seguridad, si están hablando por celular o si están fumando. También se pueden aplicar a soluciones para tráfico como poder medir las vías donde hay congestiones vehiculares, detectar infracciones como conducción en contra mano, violación de un semáforo o giros prohibidos; también extraer parámetros como marca, tipo de vehículo, color del vehículo, entre otros.
Todas estas características permiten tener soluciones que no solo permiten alertas tempranas sino también poder realizar observaciones predictivas para la toma de decisiones que ayuden a las personas a estar en un entorno mucho más seguro.