La analítica de video ha estado presente en los sistemas de video vigilancia desde hace años. La novedad de los últimos meses está centrada en la adopción de algoritmos de inteligencia artificial en CCTV, los cuales tienen el objetivo de hacerla más efectiva. Conteo de personas, biometría, lectura de placas, alertas de eventos han cambiado para siempre y así va todo este asunto:
Por: Ing Juan G Díaz.
Tal vez la pregunta no sea si vale la pena utilizar inteligencia artificial, sino qué tanto la está usando ya. Vamos paso a paso.
Índice del contenido de este post
¿Porqué estamos utilizando la inteligencia artificial para nuestros sistemas de vigilancia?
Básicamente porque aporta el hecho de mejorar la eficiencia de un sistema de CCTV. Tradicionalmente, algunas analíticas como el conteo de personas se basaba en un tamaño de referencia: La cámara debía ser ubicada en el techo para ver a las personas desde arriba, dado que los aplicativos analizan pixeles en áreas o puntos homogéneas de la imagen. O sea, buscan zonas que sólo puedan tener un color y unas características.
Sin embargo, aún resulta frecuente el caso el caso de que se presentan un grupo de estos puntos que se asemeja a una persona. Entonces, la cámara generaba un conteo falso. Por ejemplo, una sombra, una persona ingresando una caja o con un coche, incluso un tapete en el piso podía tener la misma tonalidad de la vestimenta de la persona y el sistema no notaba cambio en la imagen.
Hoy, estos nuevos algoritmos que se han incorporado directamente en las cámaras IP o en software especializado, tienen una mayor capacidad de análisis. Si bien se sigue tratando de detección de pixeles, lo que cambia es la profundidad del análisis del comportamiento de los mismos. A esto se le suma el aprendizaje profundo (Deep learning) lo que hace que el software aprenda de los patrones. Por ejemplo, distinguir entre el movimiento de un ser humano, del de cualquier otro objeto. También, aprende la morfología de las personas, lo que facilita el conteo en ángulos diferentes a los tradicionales.
«El hecho de poder extraer y clasificar los elementos visuales en las imágenes y videos, facilita la categorización y búsqueda de contenidos. Esto es evidente. Sin embargo, el nuevo tesoro se encuentra en utilizar los datos generados. Por ejemplo, gracias a los nuevos procesos de analítica se pueden detectar patrones y hacer predicciones basadas en los datos históricos y actuales.»
Ejemplo de uso de Inteligencia artificial en Geovision Ai Server
Conteo de personas con Inteligencia artificial
El conteo de personas es una analítica muy útil para diversos sectores como el comercio, la educación, el transporte o el turismo. Permite conocer cuántas personas entran o salen de un lugar, cuántas permanecen en un área determinada o cuántos pasajeros usan un medio de transporte. Estos datos pueden ayudar a optimizar recursos, mejorar la atención al cliente, planificar estrategias o evaluar el impacto de campañas publicitarias.
La inteligencia artificial permite realizar un conteo más preciso y confiable que los métodos tradicionales basados en sensores infrarrojos o cámaras con ángulos fijos. Al utilizar algoritmos de visión por computador que reconocen las formas y los movimientos humanos, se puede contar a las personas incluso si están parcialmente ocultas, si llevan objetos voluminosos o si se mueven en grupos. Además, se puede contar a las personas desde diferentes ángulos y distancias lo que amplía las posibilidades de ubicación de las cámaras.
Un ejemplo de aplicación del conteo de personas con inteligencia artificial es el caso de los sistemas de transporte como metros y aeropuertos que utilizan esta tecnología para medir el flujo de pasajeros en sus estaciones y trenes.
Esto le permite ajustar la frecuencia y la capacidad de los servicios según la demanda, mejorar la seguridad y el confort de los usuarios y reducir el consumo energético.
Reconocimiento de placas con inteligencia artificial
Esto mismo sucede con la detección de vehículos, lectura de placas y licencias y reconocimiento de rostros, que permite, por ejemplo, reconocer y activar alarmas para detección de uso de casco, análisis de filas, análisis de mapas de calor, con conteo por áreas y tiempo de estadía.
Por supuesto, los usos mas comunes son:
- La consulta de listados de control de acceso
- Listas negras de detección, y alarma por búsqueda en tiempo real
- Reporte de acceso a miembros o VIP
- Búsqueda de evidencia de video, incluso en grabaciones anteriores a la IA
- Acciones de marketing y estudios de comportamiento y consumo
- Regresión y proyección de datos para predecir comportamientos, hacer presupuesto, identificar tendencias y patrones.
Algunos procesos experimentales y fuera de producción ya comienzan a reconocer marcas, y modelos de vehículo. Sin duda alguna el proceso de sofisticación de las inteligencias artificiales que algunos consideran tan prometedor como aterrados apenas esta comenzando.
Demostración de Deep Learning en reconocimiento de placas de Geovision
¿Vale la pena entrar en este asunto de la inteligencia artificial en CCTV?
Debemos confesar: Esta puede ser una pregunta capciosa. Lo decimos porque si Usted ha comprado una buena Cámara IP (Como las de Geovision) durante los últimos 2 años, seguramente ya se encuentra utilizando algoritmos de inteligencia artificial.
Así que dada la muy pequeña probabilidad de que no se haya enterado, podemos responder que sí. Definitivamente merece la pena aprovechar las herramientas incorporadas de inteligencia artificial que traen consigo las nuevas tecnologías de CCTV.
Estos son algunos de los beneficios
Increíble ahorro de tiempo:
Encontrar evidencia o cualquier tipo de evento se puede lograr en segundos, cuando de otra forma serían largas horas de vigilante observación por parte del operario.
Incremento de la productividad e inteligencia de negocio gracias a la analítica de datos:
El hecho de poder extraer y clasificar los elementos visuales en las imágenes y videos, facilita la categorización y búsqueda de contenidos. Esto es evidente. Sin embargo, el nuevo tesoro se encuentra en utilizar los datos generados. Por ejemplo, gracias a los nuevos procesos de analítica se pueden detectar patrones y hacer predicciones basadas en los datos históricos y actuales.
Ahorro de trabajo y recursos:
En realidad el primer gran beneficio es el ahorro en horas de trabajo. Un operador de centro de monitoreo puede hacer en una sola hora hombre el trabajo de 5 personas entrenadas, y con mejor precisión.
Aumento de la seguridad física:
Vigilar zonas, programar eventos y generar alertas en tiempo real funciona de forma impecable en la mayoría de los casos, lo que apoya sin duda a elevar los índices de seguridad.
Reducción de las falsas alarmas:
El incremento de la efectividad en los algoritmos para identificar eventos de alarma hace que los operadores y sistemas se confunda cada vez menos. Por lo tanto se pierde menos tiempo y recursos en resolver falsas alarmas.
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