Uri Guterman.
Uri Guterman Jefe de Producto y Marketing Hanwha Techwin Europe

¿Conseguiremos algún día que las molestias causadas por las falsas alarmas sean cosa del pasado?

Falsas alarmas.

Hubo un tiempo en que el coste de supervisar visualmente la actividad en un sitio a distancia era demasiado elevado para la mayoría de las empresas. Sin embargo, la disponibilidad de banda ancha de alta velocidad y bajo coste en los últimos años, así como el paso a la supervisión controlada por eventos, ha hecho posible que las salas de control de seguridad ofrezcan un servicio de supervisión visual remota a precios asequibles.

La supervisión activada por eventos, o el informe de excepciones como se lo conoce a menudo, se ha convertido en un método aceptado para llamar la atención del operador de una sala de control desde que se comprobó que no era eficaz mirar constantemente las pantallas en caso de que algo sospechoso pudiera ocurrir. Esto se debía a que, además del coste de tener que emplear un gran número de operadores para supervisar una cantidad relativamente baja de sitios, existía el riesgo de perderse algo debido a la falta de concentración.

El simple hecho de tener que verificar visualmente las alertas activadas por eventos generadas por sensores o software de detección de movimiento basado en servidor, y más recientemente por software de análisis de vídeo en la propia cámara, significa que los operadores pueden supervisar simultáneamente una gran cantidad de sitios.

Falsas alarmas

A pesar de los constantes avances tecnológicos, estos métodos de verificación visual de una alarma pueden ser víctimas de su propio éxito, ya que a menudo generan falsas alarmas no deseadas como consecuencia de la incapacidad de distinguir con precisión, por ejemplo, un animal callejero, un intruso humano o un vehículo y lo que puede ser solo ruido de vídeo. Además del tiempo perdido y los costes de tener que lidiar con estas falsas alarmas –lo que podría implicar el envío de un titular con clave a un sitio para verificar lo que puede o no estar ocurriendo–, también pueden ser una causa importante de frustración para los operadores de la sala de control.

Este ha sido un problema importante que ha hecho que algunas salas de control desactiven parte de la generación anterior de analíticas de vídeo, que tal vez se vendieron exagerando sus capacidades de ofrecer un alto nivel de detección sin producir una gran cantidad de falsas alarmas.

Inteligencia artificial

Hanwha Techwin cree que al aprovechar la potencia de la analítica de vídeo con deep learning puede proporcionar a las empresas, autoridades locales y otras organizaciones, así como a las salas de control de seguridad gestionadas comercialmente, una herramienta poderosa para ayudarles a ir un paso por delante de los intrusos. Al funcionar integradas en cámaras de alta definición, las analíticas de vídeo con deep learning, sin licencia, ofrecen un alto nivel de precisión de detección y, al mismo tiempo, minimizan las falsas alarmas.

A pesar de los avances tecnológicos, los métodos de verificación visual pueden ser víctimas de su propio éxito y generar falsas alarmas

Esto se debe a que pueden detectar y clasificar simultáneamente varios tipos de objetos, incluidas personas, vehículos, rostros y placas de matrícula. Las cámaras con inteligencia artificial (IA) fabricadas por Hanwha Techwin utilizan los algoritmos de IA Wisenet, que pueden identificar atributos de objetos o personas como, por ejemplo, su grupo de edad, género o color de la ropa que lleva una persona.

Los atributos se guardan como metadatos junto con las imágenes capturadas por las cámaras de IA, lo que permite a los usuarios buscar rápidamente objetos o incidentes específicos. Y los algoritmos incluso pueden reconocer si una persona lleva gafas o sostiene una bolsa.

Falsas alarmas.

Lo más importante es que la analítica de vídeo de deep learning se
puede configurar para ignorar el ruido de vídeo, árboles con hojas en movimiento, nubes en movimiento y animales que, normalmente, pueden ser motivo de falsas alarmas cuando se utilizan sensores o tecnología de detección de movimiento estándar para detectar actividad. Esta capacidad para minimizar el tiempo perdido y las costosas falsas alarmas significa que los operadores de la sala de control y el personal de seguridad podrán centrarse en responder a incidentes y emergencias reales.

Un informe creado por Memoori Smart Building Research pronostica que las ventas de productos de videovigilancia podrían aumentar de 19.500 millones de dólares en 2019 a 25.820 millones de dólares en 2024. Y que el software de análisis de vídeo con IA probablemente contribuirá significativamente a este crecimiento.

Tal vez esto no sorprenda demasiado, teniendo en cuenta su potencial para hacer que la supervisión remota sea más eficaz y asequible, así como para ayudar a combatir la actividad criminal de muchas otras maneras –como ofrecer la capacidad de buscar de forma rápida evidencias de vídeos grabados de incidentes–. A este respecto, en un futuro no muy lejano veremos la introducción de aplicaciones de inteligencia artificial desarrolladas por Hanwha Techwin y sus socios tecnológicos que mejorarán los sistemas de videovigilancia a un nivel que en este momento no podemos ni imaginar.