La IA se está volviendo cada vez más importante frente a amenazas de seguridad más sofisticadas y cargas de trabajo cada vez mayores. Pero, ¿Qué es y cómo ayuda a automatizar la videovigilancia?
Cómo utilizar la IA para automatizar la videovigilancia
Introducción a la IA
Ahora estamos viendo una revolución en la IA (inteligencia artificial). AI le da a las computadoras un rendimiento similar al humano en un área específica. El beneficio es que una computadora puede procesar grandes cantidades de datos. Además, una computadora no se aburre ni se cansa, y puede funcionar las 24 horas. Por ejemplo, la IA podría encontrar patrones en lo que la gente compra en un supermercado. En otro ejemplo, podría detectar fraudes con tarjetas de crédito.
El “aprendizaje profundo” es un enfoque común. El aprendizaje profundo se «entrena» en cientos de miles de imágenes y puede reconocer imágenes con precisión humana. Por ejemplo, el aprendizaje profundo podría aprender a distinguir un gato de un perro o reconocer un arma. El aprendizaje profundo es bien conocido, pero también existen otros enfoques de IA. Los desarrolladores seleccionan el mejor enfoque para el tipo de problema. La IA se usa de nuevas formas cada semana. Por ejemplo, Facebook usa IA para etiquetar caras en fotos. Además, Google usa IA para leer los letreros de las calles. Los bancos usan IA para aprobar préstamos para vivienda.
La visión artificial es un área en crecimiento relacionada con la IA. Las cámaras de video son los “ojos” de la computadora. AI es el «cerebro» que da sentido a los datos de video entrantes.
Uso de IA para monitoreo de video
La IA y la visión por computadora juntas son ideales para la industria de la seguridad. Ahora, AI puede monitorear automáticamente las cámaras de seguridad. AI puede trabajar con cientos o miles de cámaras. Puede identificar eventos inusuales a medida que ocurren y alertar a un operador.
Los operadores humanos se aburren fácilmente. De hecho, los estudios muestran que una persona no puede monitorear fácilmente las imágenes de la cámara durante más de unos minutos antes de perder el enfoque y perderse eventos. Pero los humanos son buenos en el juicio y el contexto. El mejor enfoque es que los operadores trabajen junto con la IA.
El análisis de video es un área en crecimiento. Puede incluir técnicas de IA y técnicas que no son de IA. Hay dos necesidades de seguridad diferentes:
Alertas en tiempo real: alertar a un operador cuando ocurre un evento, para que un guardia de seguridad pueda asistir. Esto permite la intervención, lo que reduce el impacto del evento.
Etiquetado de video: esto ayuda a acelerar la revisión del metraje. Puede usar esto para encontrar puntos problemáticos que luego puede abordar.
Sistemas basados en reglas
En un nivel básico, el análisis de video le permite configurar una regla. Por ejemplo, es posible que desee alertar a un operador cada vez que alguien cruza una línea. Puede definir esto como una «regla». Es posible que deba configurar cientos de reglas para una instalación más grande. Este es un nivel bajo de IA. Los sistemas basados en reglas no son nuevos y están comúnmente disponibles.
Reconocimiento de objetos/rostros
El siguiente nivel de análisis de video utiliza el aprendizaje profundo para el reconocimiento de objetos. El aprendizaje profundo funciona bien para reconocer rostros y objetos (como letras, números o elementos físicos). El reconocimiento de objetos puede encontrar una matrícula en una imagen de un automóvil y leer los caracteres. También podría identificar la marca y el modelo del automóvil. Puede identificar un arma abiertamente llevada.
El reconocimiento facial se utiliza para el control de acceso o el control de fronteras. Esto funciona mejor cuando registra cada cara. Por ejemplo, Australia ahora usa reconocimiento facial para verificar pasaportes. Esto funciona mejor cuando la persona está directamente frente a la cámara.
Un problema con el aprendizaje profundo es que puede requerir bastante potencia informática. Deberá comprar servidores de alta gama. El análisis de video basado en aprendizaje profundo ahora está cada vez más disponible.
Análisis de comportamiento
El análisis de comportamiento es la forma más avanzada de análisis de video de IA disponible. Puede notar la diferencia entre el movimiento ordinario y el movimiento inusual. Por ejemplo, en un centro comercial, el movimiento normal es el de personas caminando, mientras que las peleas son inusuales. Un sistema de análisis de comportamiento detectará una pelea y alertará al equipo de seguridad.
Estos sistemas aún no están ampliamente disponibles. El desafío es construir un sistema que pueda reconocer todo tipo de actividades inusuales. A diferencia del reconocimiento de objetos, que usa cuadros fijos, el análisis de comportamiento debe usar movimiento de video. Es más difícil reconocer acciones que objetos. Además, un sistema debe poder generalizarse sin necesidad de cientos de miles de escenas para el entrenamiento. También debe ser práctico y no tener excesivas necesidades de servidor.
iCetana es una solución de análisis de comportamiento que está instalada en todo el mundo. iCetana se utiliza en todo tipo de sitios, incluidas universidades, centros comerciales y edificios de oficinas. Puede proporcionar alertas en tiempo real y etiquetar video. iCetana funciona con su red de cámaras existente.
iCetana se basa en una patente desarrollada a partir de un proyecto universitario de IA. Una fortaleza es que puede aprender lo que es normal. Esto le permite resaltar cualquier acción inusual, a medida que ocurren los eventos. Puede identificar eventos anormales sin necesidad de ver miles de ejemplos primero. Además, aprende y se adapta a lo que es normal para cada cámara.
Además, iCetana tiene necesidades de servidor moderadas. Un servidor puede admitir hasta 300 cámaras. Esto mantiene bajo el costo total por cámara.
Instalación de IA en su sitio
AI puede ayudarlo a aprovechar al máximo su sistema de seguridad de video existente. El análisis de video de IA puede ayudarlo a reducir los riesgos comerciales al brindar una mejor visibilidad de los eventos. Un riesgo reducido significa una mejor protección de la reputación comercial y menos lesiones y pérdidas.
Puede comenzar con una cantidad menor de cámaras clave para mostrar el valor, antes de pasar a una cantidad mayor de cámaras.