Cámara de vigilancia con IA, 6 consideraciones

Al elegir una cámara de vigilancia con IA, los integradores de seguridad deben tener en cuenta varios factores clave para garantizar un rendimiento óptimo y una integración sin problemas con los sistemas existentes.

En este artículo exploraremos 6 consideraciones importantes que todo integrador debe tener presentes en el proceso de selección de una cámara de vigilancia impulsada por inteligencia artificial, desde la precisión en la detección hasta la compatibilidad con estándares del sector. Identificar estas especificaciones adecuadamente ahorrará contratiempos en la puesta en marcha e instalación de los dispositivos.

6 Consideraciones al selecionar una Cámara de vigilancia con IA

1. Precisión

La precisión es esencial en cualquier solución de videovigilancia, pero cobra especial relevancia cuando se trata de modelos equipados con IA. Las cámaras con inteligencia artificial deben demostrar bajas tasas de falsas alarmas y altas tasas de detección positiva para eventos como intrusiones, reconocimiento de matrículas de vehículos o identificación de personas.

  • Los integradores deben solicitar métricas específicas de precisión a los proveedores, como la tasa de falsos positivos en detección de intrusos o el porcentaje de efectividad en lectura de matrículas. Una precisión superior al 90% debe considerarse un estándar mínimo aceptable.
  • Los modelos entrenados con grandes conjuntos de datos suelen ofrecer mayor precisión. Se debe consultar al fabricante sobre la cantidad y diversidad de datos utilizados para entrenar los algoritmos.
  • Al evaluar cámaras en el terreno, se recomienda probar la precisión bajo diferentes condiciones de iluminación, distancia a los objetos y oclusión parcial. Esto ayudará a descartar falsas promesas de algunos proveedores.

2. Compatibilidad

La integración con los sistemas existentes es fundamental para garantizar una transición sin problemas hacia soluciones más avanzadas de videovigilancia:

  • Se debe verificar la compatibilidad de las cámaras de IA con el software de gestión de video (VMS) actual del cliente, antes de proceder a su adquisición e instalación. Esto evitará costosos chequeos de interoperabilidad post-venta.
  • Si el VMS existente no es compatible con las funciones de análisis de video basadas en IA, se debe contemplar la actualización a una versión más reciente o la incorporación de un software complementario.
  • Priorizar cámaras que cumplan estándares abiertos como ONVIF facilita la integración con diversas plataformas de videovigilancia. Los integradores deben verificar que el equipo sea conforme a ONVIF Profile S o T.

3. Rendimiento con poca luz

Una videovigilancia eficiente debe funcionar las 24 horas del día, en todo tipo de condiciones lumínicas. Por ello, la calidad de imagen nocturna es un parámetro crítico:

  • Para operación continua, se recomienda elegir modelos con tecnologías como iluminación infrarroja o sensores de baja luminosidad. Estas permiten una vigilancia excelente incluso con luz mínima.
  • Se debe solicitar información al fabricante sobre el alcance máximo de visión nocturna. Por ejemplo, las distancias típicas para identificación de personas con ir son de 25-30 metros.
  • Además de la distancia, es clave evaluar la calidad de la imagen nocturna, en términos de claridad, contraste y nivel de ruido. Se pueden utilizar patrones estandarizados para comparar entre diferentes cámaras.
TAMBIEN TE PUEDE INTERESAR:  TiOC 2.0 de Dahua Technology
Camara de Vigilancia con IA Wisenet de de Hanwha Vision
Cámara de Vigilancia con IA de Hanwha Vision: PNV-A9081RLP

4. Almacenamiento y análisis

El análisis de video en el borde (edge) y la integración con infraestructura de IT son aspectos cada vez más relevantes:

  • Elegir cámaras con capacidades integradas de procesamiento en el borde, permite detectar eventos y ejecutar análisis sin depender completamente de la nube o un servidor central. Esto reduce costos de infraestructura.
  • El almacenamiento en el borde también evita saturar el ancho de banda de la red con transmisión continua de secuencias de video. La cámara puede grabar localmente solo los clips de interés.
  • Se debe verificar compatibilidad con protocolos como HTTPS, SFTP y SMTP para una fácil integración con la red informática corporativa. También se debe confirmar la existencia de aplicaciones de API abiertas cuando se requiere una personalización avanzada.

5. Resolución, encuadres y condiciones ambientales

Otros factores técnicos que influyen en el desempeño son la resolución de imagen, las opciones de lentes y la resistencia al exterior:

  • La resolución habitual de las cámaras de vigilancia es de 2 o 4 megapíxeles (Full HD o 4K), pero se pueden seleccionar sensores de mayor resolución cuando se necesita identificar detalles pequeños.
  • Características como zoom óptico, encuadres panorámicos o seguimiento automático también aportan flexibilidad para adaptarse a diversos requerimientos de cada instalación.
  • En exteriores, la cámara debe soportar un amplio rango de temperatura, de -30 a 60°C, asi como cumplir normas de resistencia al agua IP66 e impactos IK10, por ejemplo.

6. Ciberseguridad

La conectividad de las cámaras de videovigilancia conlleva riesgos que los integradores deben mitigar:

  • Elegir cámaras con funciones de seguridad informática integradas, como cifrado de video, detección de intrusiones en la red y prevención de accesos no autorizados.
  • Deshabilitar puertos y servicios que no sean esenciales para la operación de la cámara, para reducir vectores de ataque.
  • Verificar que el fabricante publique regularmente parches de seguridad y firmware actualizado para subsanar nuevas vulnerabilidades.
  • Implementar segmentación de red para aislar las cámaras y un plan de continuidad operativa ante un eventual incidente de ciberseguridad.
  • Cumplir con certificaciones como UL 2900-1

Conclusión

La versatilidad de las cámaras de videovigilancia impulsadas por inteligencia artificial ofrece numerosos beneficios en términos de precisión, eficiencia e integración. Pero elegir el modelo ideal para cada necesidad depende de una evaluación minuciosa de sus capacidades.

Los integradores de seguridad que consideren los seis aspectos analizados en este artículo podrán guiar a sus clientes hacia una solución de cámara de vigilancia con IA que potencie genuinamente sus operaciones, garantizando un óptimo retorno de la inversión en estas innovadoras tecnologías.

Referencias:

Comparte este Artículo:
Felipe Argüello
Felipe Argüello

Felipe Arguello es el fundador de Infoteknico. Es un reconocido ingeniero especializado en sistemas de seguridad electrónica con una trayectoria de más de 30 años. Con un enfoque multidisciplinario, respaldado por su educación en Ingeniería Civil, Ingeniería Eléctrica y Protección Contra Incendios, y con múltiples certificaciones profesionales, ha liderado la implementación de soluciones de seguridad integral de importantes corporaciones en más de 25 países de América y Europa.

Artículos: 997

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *