Las tecnologías de búsqueda de video son importantes. Dada la creciente asequibilidad de los equipos y la creciente conciencia de los requisitos de seguridad, cada día se instalan más y más cámaras en todo el mundo. Si bien esto es algo bueno, el gran volumen de imágenes que entra dificulta que los operadores encuentren objetos o personas específicas cuando sea necesario.
Esta es un área donde la inteligencia artificial (AI) está lista para jugar un papel clave. Varias compañías de seguridad ya están trabajando en esto. ¿Su meta? Haga que buscar videos sea tan simple como usar Google.
De acuerdo con Matt Sailor, CEO de IC Realtime que recientemente introdujo una solución de búsqueda de videos llamada Ella, este es el futuro de la videovigilancia.
«Antes de la introducción de Ella y esta tecnología, dentro del espacio de seguridad y vigilancia, encontrar el videoclip adecuado que coincidiera con un incidente solo podía hacerse durante un largo período de tiempo y al aplicar filtros de búsqueda y parámetros para terminar cambiando a través de horas de secuencias de video estrechas», dijo.
Aumentar la vigilancia para ahorrar tiempo y dinero
Las ventajas de integrar el rango de búsqueda de video basado en inteligencia artificial desde la eficiencia hasta la facilidad de uso. Pero quizás un beneficio clave que los clientes encontrarían atractivo es que ahorra tiempo y dinero.
Con esta tecnología, los usuarios finales de todas las verticales pueden identificar incidentes relevantes en cuestión de minutos.
Stephen Russel, fundador y presidente de 3VR Security , recientemente notó que esta es la verdadera diferencia entre una configuración de videovigilancia tradicional y una solución de video que se puede buscar. Hablando específicamente sobre el beneficio de integrar su solución, Russel dijo:
«Los clientes informan que pueden hacer aproximadamente 10 veces el trabajo en una décima parte del tiempo».
¿Dónde se benefician los integradores de sistemas?
Para los integradores de sistemas de seguridad (SI), adoptar la tecnología de vanguardia es inevitable para impulsar sus negocios. En ocasiones, los avances tecnológicos tienen un costo para los instaladores profesionales, pero la integración de la búsqueda de videos no es una de ellas.
Sailor señaló que la solución de su empresa ofrece a los SI un camino directo hacia el RMR fácilmente alcanzable. En las instalaciones donde no existe un sistema de vigilancia, los distribuidores pueden agregar fácilmente la solución Ella sin tener que cambiar los NVR o el equipo de vigilancia que llevan en sus camiones y agregar fácilmente la solución de software a la aplicación», dijo.
«Por otro lado, Ella puede ser una poderosa herramienta utilizada por los agentes de seguridad para volver a visitar la instalación pasada con un servicio complementario rápido, fácil y potente, o traer nuevos negocios visitando trabajos en los que pueden haberse perdido la oferta inicial».
Una respuesta positiva de los usuarios finales
La solución de búsqueda de video busca usuarios entre los usuarios finales en las verticales. Según Sailor, esto incluye aplicaciones residenciales, comerciales, industriales y de tráfico.
«Desde su lanzamiento a principios de este año, hemos visto mucho interés por parte de las autoridades que ven a Ella como una poderosa herramienta que podría facilitarles el trabajo», agregó. «Con los sistemas más antiguos, incluso si encuentra el metraje que está buscando, compartir ese video con autoridades locales o fuentes externas ha sido históricamente una tarea ardua que requiere la descarga y administración de reproductores de video propietarios.
El sistema Ella genera un enlace tokenizado que se puede ver a través de cualquier navegador y solo permite el acceso al videoclip singular con el que has compartido ese token».
Análisis de Video Potente y Fácil de usar
En el núcleo de BriefCam se encuentra un motor de análisis de contenido de video altamente refinado desarrollado por un equipo encabezado por uno de los principales expertos en visión artificial y aprendizaje profundo del mundo. A medida que procesamos el video, reconocemos y extraemos objetos , junto con información sobre el tipo y los atributos de esos objetos, por ejemplo, personas, bolsos, vehículos, animales, tamaño, color, velocidad, ruta, dirección, tiempo de permanencia y más. La capacidad de extraer, aislar y diferenciar entre objetos independientes, especialmente en escenas que contienen objetos pequeños o distantes, poca iluminación, distracciones de fondo o mucha actividad, es muy difícil. Para lograr esto, nuestro equipo de I+D ha resuelto cientos de desafíos de visión artificial y aprendizaje profundo.
A continuación se presentan seis barreras tecnológicas principales que Briefcam ha superado para hacer realidad su visión de una solución poderosa, flexible y fácil de usar.
| Filtrado de ruido Para limitar la detección falsa de nuevos objetos en un cuadro, hemos aprendido a filtrar los movimientos del entorno, como ramas, sombras, reflejos, olas y nubes. | |
 | Detección de objetos sutiles y camuflados Podemos identificar objetos sutiles muy pequeños, hasta el nivel de una pequeña criatura. Si bien identificar un objeto en un marco que aparece contra un fondo del mismo color es una tarea difícil, con el paso de los años, nuestro mecanismo de detección se ha vuelto muy sensible a las sutiles diferencias de color y textura. |
 | Manejo de condiciones de iluminación complejas sobre la marcha Cada escena es diferente y, a lo largo de los años, hemos desarrollado la capacidad de manejar con precisión miles de escenas con diferentes condiciones climáticas y de iluminación. ¡Te sorprendería cómo la nieve y la lluvia afectan la precisión de la visión por computadora! |
 | Comprensión de lo que constituye un solo incidente Si una persona «desaparece» del marco durante un período de varios segundos, por ejemplo, cuando pasa detrás de un automóvil o un árbol, lo detectamos y lo tratamos como un incidente. Si la persona entra y sale de los límites del marco, lo tratamos como incidentes de objetos separados. |
 | Fusión de Deep Learning y Computer Vision Hemos fusionado lo mejor de ambas tecnologías para llevar Smart Synopsis ® a nuestros clientes, permitiéndoles consultar «mujeres vestidas de blanco y negro, andando en bicicleta, viajando hacia el sur a 10 mph» y mostrar todos los resultados que podrían haber ocurrido durante un período de ¡un día entero en literalmente segundos! |
 | Integración de metadatos de terceros Nuestra capacidad para conectar marcas de tiempo de video con metadatos de otros sistemas para crear integraciones personalizadas estrechas permite soluciones como emparejar un sistema de credencial de identificación con información de video a video. Lo mismo ocurre con las fuentes de audio, los sensores de movimiento, los detectores de humo y más. No solo tiene la alerta de la fuente de terceros, sino también el video de lo que sucedió en ese momento exacto, junto con una presentación más eficiente y capacidades de formulación de consultas enriquecidas. |
¿El resultado?
Una solución de análisis de video potente y fácil de usar que permite a los clientes revisar horas de video en cuestión de minutos, identificar rápidamente personas y objetos de interés, recibir notificaciones en tiempo real de eventos críticos y analizar dinámicamente indicadores clave de rendimiento para optimizar las operaciones.
Más allá de la búsqueda de video a una solución de autoaprendizaje
Si bien la búsqueda de video se está volviendo crítica para las soluciones de vigilancia, las ventajas de esta solución van más allá.
El poder de la IA permite que el software aprenda lo que es importante y lo que no. No es suficiente que los operadores encuentren ciertos objetos dentro de un video y que el sistema pueda extraer objetos similares de otros videos. Para ser verdaderamente el Google de las filmaciones de videovigilancia, la solución debe ser lo suficientemente inteligente como para captar los incidentes clave por sí mismo.
«Más allá de la capacidad de buscar contenido de video para exactamente lo que está buscando, una característica adicional que es simplemente fundamental es la capacidad del sistema para aprender con el tiempo», señaló Sailor.
«Estos sistemas no solo entienden, ‘es un automóvil’ y ‘esa es una persona’, sino que comienzan a reconocer patrones y tomar decisiones sobre qué filmación es relevante o irrelevante en función de esa información».
Conclusión: sí, la búsqueda de videos se ha vuelto crucial
Que las soluciones inteligentes de búsqueda de video se convertirán en una parte integral de las soluciones de videovigilancia es cierto.
Pero dado el número de empresas que están ingresando al mercado con esto, la pregunta para los integradores de sistemas y los usuarios finales es cuál de ellos ofrece la mejor inversión posible.
Los avances en el campo de la inteligencia artificial y las redes neuronales de aprendizaje profundo impulsarán este segmento más adelante y puede que no pase demasiado tiempo antes de que veamos soluciones más inteligentes que puedan identificar incidentes, personas y objetos con mayor precisión.
