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Los metadatos son clave en la evolución de la videovigilancia

La evolución de las cámaras CCTV, desde el uso militar hasta la democratización en el uso doméstico, pasando por la videovigilancia conectada que conocemos hoy, el mercado no es nuevo y ya ha experimentado varias pequeñas revoluciones.

Inicialmente, solo era cuestión de colocar una cámara para grabar un espacio definido. Uno de los primeros cambios importantes fue la llegada de la cámara IP, o cámara de red, que, conectada a través de una red Ethernet, pasó de ser un simple sensor a una herramienta informática completa.

Fue en este momento, en la década de 2000, cuando el mercado de protección de video estaba en auge, cuando se desarrollaron e implementaron los primeros algoritmos de inteligencia artificial en los sistemas, lo que permitió analizar los flujos de video y dio origen a la industria del análisis de imágenes a través de las cámaras de seguridad.

Gracias a la capacidad de analizar volúmenes de píxeles en movimiento en la imagen, estos sistemas pueden, por ejemplo, detectar un movimiento anormal en el video, comprender que un individuo está presente y reportar la información. El único inconveniente es que la precisión de este análisis está condicionada por el entorno donde se ubica el sistema.

Cuando entrenamos a los sistemas de inteligencia artificial con todos estos datos, estos son capaces de reconocer diferentes formas: un hombre, una mujer, un gato, pero también reconocer colores, un hombre con camiseta roja y bigote, un niño en un scooter. Todo ello gracias a los algoritmos de Deep Learning, capaces de procesar una cantidad exponencial de datos.

A esto se suman los avances en términos de potencia de cómputo y la miniaturización de los procesadores, que ahora están integrados directamente en las cámaras de seguridad, haciendo que el costo de implementar estas tecnologías sea mucho más accesible para los usuarios finales.

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