Guía para el análisis inteligente de vídeo

Experimente los albores de una era tecnológica transformadora preparada para revolucionar sectores que van desde el comercio minorista a la sanidad: El análisis inteligente de vídeo (IVA). Esta tecnología de vanguardia integra a la perfección servicios de inteligencia artificial, aprendizaje automático y visión por ordenador, que van más allá de la mera grabación de vídeo para comprender y analizar datos en tiempo real.

Desbloquea un sinfín de oportunidades para que las empresas aumenten la eficiencia operativa, optimicen el rendimiento de la inversión y refuercen las medidas de seguridad. Con sus aplicaciones que abarcan diversos sectores como la fabricación, el comercio minorista, la seguridad, el transporte y la sanidad, el IVA tiene el potencial de revolucionar las operaciones y producir beneficios sustanciales.

Intelligent Video Analytics aprovecha la potencia de la visión por ordenador y la inteligencia artificial (IA) para analizar secuencias de vídeo y generar información práctica. Utilizando redes neuronales de aprendizaje profundo, identifica y comprende objetos, personas y actividades en tiempo real o durante la reproducción.

Mediante el despliegue de algoritmos y aprendizaje automático, el análisis de vídeo y la IA gestionan e interpretan de forma eficaz una gran cantidad de datos de vídeo procedentes de los sistemas de vigilancia. Este análisis no sólo identifica personas, vehículos, objetos y eventos, sino que también genera metadatos descriptivos, sentando las bases para diversas respuestas, como notificaciones de seguridad o activación de grabaciones. Adopte el futuro del análisis de vídeo con IVA, un cambio de juego en la configuración del panorama de la tecnología inteligente.

Reconocimiento de objetos:

El reconocimiento de objetos es una tarea crucial de la visión por ordenador, ya que permite identificar y clasificar objetos en imágenes digitales. Más allá de la mera detección de objetos, se adentra en la clasificación de tipos o categorías específicos para dar respuesta a la pregunta: "¿Qué objeto se representa en este segmento de imagen?" Esta capacidad resulta valiosa en escenarios como la distinción entre varios productos en una cinta transportadora o la identificación de distintos tipos de defectos con precisión.

Detección de objetos:

La detección de objetos, una tarea esencial de la visión por ordenador, desempeña un papel vital en la identificación de instancias de objetos visuales dentro de imágenes digitales, ya sean fotos o fotogramas de vídeo. La detección de objetos tiene aplicaciones en la identificación de personas, animales, coches, edificios, etc., y ofrece información sobre la distribución espacial de los objetos en un contexto visual determinado.

Seguimiento de objetos:

El seguimiento de objetos surge como una potente herramienta para localizar y controlar objetos en movimiento dentro de secuencias de vídeo. Empleando diversos modelos y técnicas, este proceso garantiza un alto grado de precisión y eficacia. En la práctica, los algoritmos de seguimiento de objetos contribuyen a mejorar la seguridad y la eficacia de los sistemas de videovigilancia de las cadenas de producción. Los minoristas aprovechan estas técnicas para detectar robos o actividades sospechosas, mientras que en la fabricación, la visión por ordenador supervisa la seguridad y el rendimiento de los empleados, emitiendo alertas en caso de posibles colisiones o de acceso no autorizado a zonas peligrosas.

Adopte las capacidades de reconocimiento, detección y seguimiento de objetos como componentes integrales que reconfiguran el panorama de las tecnologías de visión por ordenador. Desde la precisión en la categorización hasta la conciencia espacial y la supervisión en tiempo real, estas funcionalidades redefinen la forma en que interactuamos con los datos visuales y los interpretamos en diversos ámbitos.

Detección de anomalías

Adéntrese en el ámbito de la detección de anomalías dentro de la analítica de vídeo inteligente, un proceso centrado en la identificación de patrones en las secuencias de vídeo que se desvían de la norma y su señalización inmediata como anomalías. Este enfoque transformador aprovecha el poder de la tecnología de IA, superando el análisis de vídeo tradicional basado en reglas y convirtiendo los sistemas de vigilancia en herramientas de prevención de pérdidas en tiempo real. En particular, este sistema ofrece alertas en tiempo real de eventos anómalos sin necesidad de reglas preconfiguradas ni objetos predefinidos para su escrutinio.

Perspectivas técnicas: Desde un punto de vista técnico, se han desplegado diversas técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para automatizar la identificación de eventos anómalos en aplicaciones de videovigilancia. Entre las aplicaciones más destacadas se encuentran la detección automática de anomalías en los flujos de CCTV, la identificación de infracciones de tráfico y la detección de comportamientos anómalos a través del análisis de vídeo. Estos sistemas automatizados disminuyen notablemente la necesidad de intervención humana y reducen el tiempo de procesamiento, haciendo que todo el proceso de detección de anomalías sea más eficaz y rentable.

Reconocimiento de patrones

Objetivo del reconocimiento de patrones: El objetivo principal del reconocimiento de patrones en el análisis de vídeo es automatizar la comprensión e interpretación del contenido de vídeo. Esto abarca diversas aplicaciones, desde los sistemas de vigilancia sanitaria que detectan actividades sospechosas hasta el análisis automatizado de patrones de tráfico en autopistas y sistemas de aparcamiento inteligentes, junto con software diseñado para detectar anomalías sanitarias.

Ventajas de las soluciones de análisis inteligente de vídeo:

1. Mayor eficiencia operativa: El análisis de vídeo con IA contribuye a mejorar la eficiencia operativa al proporcionar información empresarial procesable. Por ejemplo, puede medir la duración de las visitas únicas, discernir la navegación por el sitio, distinguir entre el tráfico de empleados y visitantes, y ofrecer información sobre la ocupación de las zonas, optimizando la utilización del espacio.
2. Mejor gestión del personal y los visitantes: El análisis inteligente de vídeo destaca en el reconocimiento de múltiples individuos a través de varios flujos simultáneamente en tiempo real, proporcionando soluciones eficientes para la gestión de personas.
3. Marketing avanzado: Aprovechando el análisis de vídeo inteligente, las empresas pueden analizar el comportamiento de los clientes, extraer datos históricos, identificar patrones y tendencias y recopilar información demográfica. Estos valiosos datos informan las decisiones estratégicas y permiten realizar campañas de marketing a medida para dirigirse mejor a los clientes potenciales.
4. Mejora de la experiencia del cliente: El análisis inteligente de vídeo desempeña un papel fundamental en la mejora de la experiencia del cliente. Esto incluye el control de la longitud de las colas para una gestión eficaz del personal, garantizando un servicio al cliente rápido y eficaz, e identificando a los clientes habituales para ofrecerles servicios u ofertas personalizados.

Mejora del retorno de la inversión (ROI): El análisis inteligente de vídeo contribuye a mejorar el retorno de la inversión de varias maneras. Permite a las empresas maximizar la utilidad de sus datos de vídeo proporcionando información procesable sobre el comportamiento de los clientes y la eficiencia operativa. Además, minimiza las pérdidas al mejorar la seguridad, reducir los casos de robo o fraude y optimizar el rendimiento general de varios procesos empresariales.

Fabricación y producción:

Detección de defectos y anomalías: Los sistemas de videovigilanciacon IA destacan en la detección de defectos, alertando rápidamente a los supervisores humanos en caso de anomalías. A continuación, los supervisores pueden revisar las imágenes de vigilancia para validar o rectificar las operaciones, garantizando procesos de producción sin interrupciones.

Mantenimiento y mantenimiento predictivo: Para mitigar los costosos tiempos de inactividad de los equipos, el análisis inteligente de vídeo supervisa continuamente la maquinaria de producción en busca de signos de desgaste.

Control de la duración del ciclo de producción: los sistemas de videovigilancia inteligente aprenden y miden de forma autónoma la duración de cada ciclo de producción. Estos datos permiten a los fabricantes optimizar los procesos, reducir los tiempos objetivo y alinear la velocidad de la cinta transportadora con los requisitos de producción.

Minoristas y centros comerciales:

Supervisión de estanterías y colocación de productos: Las soluciones de vídeo inteligente alertan al personal de la existencia de huecos en las estanterías o de productos mal colocados, lo que proporciona más tiempo para mejorar el servicio al cliente. Los datos en tiempo real también facilitan la colocación óptima de los productos en función del comportamiento de compra de los consumidores.

Mapa de calor del comercio: Gracias a los mapas de calor con códigos de colores, la tecnología de vídeo inteligente representa el volumen de tráfico en diferentes zonas, lo que permite a los minoristas analizar el comportamiento de los clientes, probar estrategias de comercialización y optimizar la distribución de las tiendas para mejorar la interacción con los clientes.

Personalización: El análisis de vídeocon IA mejora la experiencia del cliente a través de servicios personalizados, reconociendo a los clientes que vuelven y adaptando las ofertas en función de las compras anteriores o las preferencias. Esto crea una experiencia de compra más atractiva y satisfactoria.

Eficacia de las campañas de marketing: El software de inteligencia de vídeo ayuda a las empresas a medir la eficacia de las campañas de marketing. Mediante el seguimiento de la participación de los espectadores en los anuncios de señalización digital, las empresas pueden medir el impacto y ajustar las estrategias, garantizando la máxima eficacia.

Aproveche el potencial del análisis inteligente de vídeo en la fabricación y el comercio minorista, donde resulta fundamental para optimizar las operaciones, mejorar la experiencia del cliente y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones informadas.

Seguridad y protección

Protección y seguridad en el comercio minorista:

La incorporación de algoritmos de seguimiento de objetos en los sistemas de seguridad de los comercios ha revolucionado la prevención de pérdidas. La supervisión en tiempo real permite a estos sistemas detectar rápidamente posibles robos o actividades sospechosas, activando alertas instantáneas al personal de la tienda o a los equipos de seguridad. La sinergia de la visión por ordenador y la IA permite la detección proactiva de amenazas, prediciendo periodos o zonas de alto riesgo dentro de la tienda mediante el análisis de datos históricos. Esto garantiza una mayor vigilancia durante los momentos críticos, mejorando las medidas generales de seguridad.

Seguridad en la fabricación:

Los sistemas de videovigilancia de seguridad mejorados con IA desempeñan un papel fundamental en el seguimiento de objetos en vídeos y su detección en imágenes, mejorando significativamente la seguridad empresarial. En la fabricación, la seguridad va más allá de la protección de activos para garantizar la seguridad de los trabajadores. Estos sistemas identifican automáticamente y en tiempo real las entradas no autorizadas o los rebufos en distintas zonas, algo especialmente crucial en los procesos en los que intervienen equipos especializados. La integración de los datos visuales de las cámaras de seguridad con las entradas de los sensores de movimiento o infrarrojos permite una supervisión exhaustiva de zonas específicas. Al proporcionar una visión holística del entorno, los sistemas de vídeo inteligente facilitan las intervenciones oportunas, previniendo accidentes antes de que se produzcan.

Seguridad en la detección de anomalías:

El panorama de la detección de anomalías en los sistemas de seguridad se reconfigura con la infusión de la tecnología de IA. Más allá del análisis de vídeo tradicional basado en reglas, estos sistemas poseen la inteligencia necesaria para discernir patrones y detectar irregularidades de forma autónoma. La detección de anomalías basada en IA, que supervisa continuamente una gran cantidad de datos, señala actividades inusuales sin condiciones predefinidas. Esto no sólo mejora la detección de amenazas, sino que también minimiza las falsas alarmas, dirigiendo los recursos hacia las auténticas amenazas a la seguridad.

Seguridad en el transporte:

Reconocimiento automático de matrículas (ANPR):

La incorporación de sistemas ANPR ha agilizado las funciones de seguridad en el transporte. Estos sistemas basados en inteligencia artificial detectan y leen rápidamente las matrículas de los vehículos con precisión, y funcionan sin problemas en diversas condiciones, como variaciones de luz o de velocidad de los vehículos. Los sistemas ANPR, cruciales para las fuerzas de seguridad, permiten rastrear rápidamente los vehículos de interés, lo que facilita las investigaciones y la mitigación de amenazas. Mediante el almacenamiento y análisis de datos históricos, estos sistemas desempeñan un papel fundamental en la predicción y prevención de posibles violaciones de la seguridad.

Transporte / Ciudades inteligentes:

Detección de objetos por vídeo:

La detección autónoma de objetos por vídeo revoluciona el panorama del transporte al reconocer y contabilizar los vehículos que entran y salen de determinados escenarios, carreteras y zonas de aparcamiento. Esta funcionalidad resulta inestimable para sortear los atascos de tráfico e identificar las plazas de aparcamiento disponibles, especialmente en zonas de mucho tráfico como aeropuertos, estaciones de tren y grandes empresas. Esto mejora la movilidad y la eficiencia generales en las ciudades inteligentes.

Sanidad:

Análisis inteligente de vídeo en la investigación médica:

En la atención sanitaria, el análisis inteligente de vídeo desempeña un papel fundamental en la mejora de la investigación y el diagnóstico médicos mediante la captura de signos vitales que podrían pasarse por alto con los métodos tradicionales. Los sistemas de análisis de vídeo utilizan grabaciones largas de alta resolución para impulsar el desarrollo de la IA. Por ejemplo, la IA puede analizar los patrones de movimiento de un niño durante los periodos de sueño y vigilia, facilitando las evaluaciones de los profesionales sanitarios. Empresas como Neolook Solutions utilizan algoritmos de reconocimiento de patrones en sistemas de IA, como Screen2Screen Academic Extend, para controlar estos patrones e identificar posibles riesgos. Esta integración tecnológica mejora las capacidades de diagnóstico y proporciona información valiosa a los profesionales sanitarios.

Coste de implantación:

La implantación de un sistema de AI Video Analytics puede suponer costes significativos, dependiendo del alcance del proyecto. Los gastos abarcan hardware, software y, potencialmente, una mayor capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos. Aunque los beneficios a largo plazo pueden compensar estos costes, la inversión inicial puede ser considerable. El funcionamiento en tiempo real puede requerir actualizaciones de la infraestructura de red para que las transmisiones de datos sean fluidas. El modelo de despliegue es una consideración crucial, que varía en función de las necesidades de la organización: algunos necesitan análisis para un único emplazamiento, otros para varios. Ampliar las sedes o el número de cámaras puede acarrear gastos adicionales.

Complejidad de la instalación y el mantenimiento:

La complejidad de la instalación y el mantenimiento depende de la sofisticación del sistema, que puede requerir técnicos cualificados y actualizaciones continuas para una eficacia óptima frente a las amenazas cambiantes. Factores como la resolución de vídeo, la velocidad de bits y la frecuencia de imagen influyen en el hardware de apoyo recomendado. Los modelos de despliegue, como en el borde de la cámara, en la nube, basado en servidor o híbridos, presentan distintos niveles de complejidad. Pueden surgir costes indirectos, como la formación de los usuarios y el despliegue del sistema, en los que posiblemente intervengan integradores de sistemas externos. La elección entre soluciones en la nube u on-premise conlleva diferentes estructuras de precios, en las que las soluciones on-premise ofrecen mayor flexibilidad informática pero conllevan costes de mantenimiento. Una consideración cuidadosa de estos factores garantiza un enfoque bien informado de la implantación y el mantenimiento de un sistema de análisis de vídeo con inteligencia artificial.

La analítica basada en el perímetro realiza el análisis de los datos de vídeo directamente en el propio dispositivo, como una cámara(IoT en el perímetro). Esto elimina los problemas de latencia y facilita la obtención de información en tiempo real o casi real, especialmente valiosa en aplicaciones que requieren respuestas inmediatas, como la detección de intrusiones, la detección de movimiento o la detección de incendios. Además, este enfoque da prioridad a la privacidad, ya que sólo transmite datos del dispositivo local cuando es necesario. Sin embargo, debido a la limitación de los recursos informáticos, el borde puede requerir asistencia para proyectos analíticos de gran envergadura o la integración de sofisticadas tecnologías de IA.

Por el contrario, la analítica basada en la nube utiliza recursos informáticos remotos, públicos o privados, denominados "nube", para analizar los datos en función de las necesidades. Este método admite un procesamiento de datos robusto y escalable, lo que lo hace apto para proyectos analíticos a gran escala y la integración de tecnologías de IA y aprendizaje automático. La llegada del 5G, con su baja latencia, altas velocidades y mayor capacidad, mejora significativamente el rendimiento de la analítica basada en la nube, permitiendo la transmisión de datos en tiempo real.

Elegir entre el borde y la nube para la implementación de análisis de vídeo inteligente implica considerar varios factores. Entre ellos, la sensibilidad y el volumen de los datos, la necesidad de análisis en tiempo real, el ancho de banda de red disponible y los recursos informáticos y la capacidad de almacenamiento de los dispositivos periféricos.

Además, es esencial tener en cuenta que el análisis en el borde y en la nube pueden coexistir; un enfoque híbrido puede ser óptimo para aplicaciones específicas. En este modelo, los datos sensibles al tiempo se procesan inmediatamente en el perímetro para obtener información rápida, mientras que los datos no sensibles al tiempo se transmiten a la nube para un análisis más exhaustivo.

La implantación del análisis inteligente de vídeo requiere una evaluación meticulosa de las necesidades y limitaciones específicas de la organización, teniendo en cuenta las capacidades y limitaciones del análisis en el perímetro y en la nube. Además, deben tenerse en cuenta factores como el coste, la ciberseguridad y la privacidad.

Cuestiones de privacidad en el análisis de vídeo:

La utilización de la analítica de vídeo implica a menudo la recogida y el análisis de numerosos datos, algunos de los cuales pueden ser sensibles. Esto plantea problemas de privacidad, especialmente cuando se emplean tecnologías como el reconocimiento facial o el reconocimiento de matrículas. Cumplir la normativa de protección de datos y garantizar el consentimiento del cliente puede plantear retos considerables en este contexto.

Dependencia de la calidad de la señal de vídeo:

La eficacia del análisis de vídeo está estrechamente ligada a la calidad de la señal de vídeo. Una resolución inadecuada, condiciones de poca luz u obstrucciones pueden afectar a la precisión del análisis, dando lugar a falsos positivos o negativos.

Retos de ciberseguridad:

Los riesgos de ciberseguridad asociados con los sistemas inteligentes de análisis de vídeo emanan principalmente de la creciente dependencia de la IA y las tecnologías basadas en la nube, junto con la naturaleza interconectada de estos sistemas. Estos riesgos abarcan

1. Filtraciones de datos: Las vulnerabilidades en el sistema pueden dar lugar a brechas, exponiendo información sensible como secuencias de vídeo y datos analíticos.
2. Ataques de ransomware: El aumento de los ataques de ransomware supone una amenaza importante para las empresas que utilizan análisis de vídeo inteligente, en los que los piratas informáticos cifran los datos y exigen un rescate para descifrarlos.
3. Amenazas de terceros en la nube: Los análisis de vídeo que dependen de la computación en nube para el almacenamiento y procesamiento de datos se vuelven susceptibles a las amenazas de terceros. Los atacantes pueden explotar las vulnerabilidades de los proveedores de servicios en la nube y poner en peligro la información sensible y la infraestructura.
4. Vulnerabilidades de día cero: Las vulnerabilidades no identificadas en el software, conocidas como vulnerabilidades de día cero, pueden ser explotadas por piratas informáticos para penetrar en los sistemas antes de que los desarrolladores parcheen las vulnerabilidades.

Para superar estos retos:

Enfoque en la protección de la privacidad:

A medida que las leyes de privacidad de datos similares al GDPR ganan prevalencia, hay un énfasis cada vez mayor en las medidas de protección de la privacidad. Esto puede implicar la anonimización de los rostros en las secuencias de vídeo, manteniendo al mismo tiempo un flujo de datos protegido secundario con fines probatorios.

Mayor concienciación sobre la ciberseguridad y adopción de la confianza cero:

Las organizaciones deben reforzar sus defensas de ciberseguridad adoptando un enfoque de confianza cero, tratando todo el tráfico de red como potencialmente amenazador, incluso si se origina dentro de la red de la organización.

Parcheado y actualización periódicos del software: La mejor forma de mitigar el riesgo de ciberataques es mediante la aplicación sistemática de parches y actualizaciones de software. Esta práctica ayuda a abordar las vulnerabilidades, incluidos los exploits de día cero, protegiendo contra posibles brechas de seguridad.

Inversión en formación sobre ciberseguridad: La formación continua en ciberseguridad es crucial para reducir la amenaza que suponen los errores humanos y las malas configuraciones, factores que contribuyen significativamente a las brechas de seguridad.

Impacto de la normativa sobre privacidad: La analítica de vídeo inteligente, que implica la recopilación de datos sensibles como rostros, matrículas e información biométrica, plantea importantes problemas de privacidad y protección de datos.

Las principales preocupaciones se centran en los incidentes de seguridad y el posible uso indebido de los datos recopilados. En las manos equivocadas, esta información podría explotarse con fines maliciosos como el robo de identidad o el acoso. Además, las imperfecciones inherentes a la tecnología de IA plantean un riesgo de falsos positivos, lo que podría dar lugar a acusaciones injustas y consecuencias importantes.

Por otra parte, navegar por las normativas de privacidad supone un reto para las organizaciones que utilizan análisis de vídeo de IA, ya que numerosos países aplican leyes estrictas que rigen la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos personales. El incumplimiento puede acarrear multas y sanciones considerables.

Un ejemplo de ello es la evolución del panorama de la privacidad de los datos en 2023, en el que empresas como Meta y Microsoft se enfrentan a multas por incumplimiento del GDPR. Las normativas mundiales sobre privacidad, como el GDPR en Europa, la CPRA en Estados Unidos y la LPRPDE en Canadá, se endurecen continuamente en respuesta al creciente volumen de datos personales generados y almacenados por las empresas.

El papel de los operadores humanos en la mitigación del sesgo de la IA :

Los algoritmos deIA en el análisis de vídeo son susceptibles de sesgo, derivado de insuficiencias en la representatividad de los datos de entrenamiento. Esto puede dar lugar a un desequilibrio de falsos positivos o negativos, especialmente para determinados grupos.

Importancia de la supervisión humana:

A pesar de las avanzadas capacidades del análisis de vídeo con IA, la supervisión humana sigue siendo crucial para validar sus conclusiones, especialmente en escenarios críticos. Esto sirve para reducir el riesgo de pasar por alto amenazas debido a errores del sistema o interpretaciones erróneas.

En resumen:

El análisis inteligente de vídeo emerge como piedra angular de la Cuarta Revolución Industrial, remodelando las operaciones empresariales. Con aplicaciones que van desde la detección de anomalías a la gestión de personas, ofrece vías para mejorar la eficiencia, la seguridad y la rentabilidad. Más allá de una mera tecnología, sirve como herramienta empresarial estratégica que proporciona información práctica, perfecciona los procesos de toma de decisiones y confiere una ventaja competitiva en el panorama digital actual.

Sin embargo, navegar por el variado panorama de las soluciones de análisis de vídeo inteligente puede resultar complicado, especialmente para quienes carecen de conocimientos técnicos. Es posible que las soluciones estándar no se ajusten con precisión a los requisitos específicos, introduciendo complejidades innecesarias y requiriendo hardware sofisticado y caro.

Estas consideraciones pueden afectar significativamente a la eficacia de los resultados del análisis de vídeo. A menudo, una solución personalizada resulta óptima para garantizar la máxima precisión en situaciones específicas, entre otras ventajas.