Comercio
Viernes, 12 de Octubre del 2018

Conoce las nuevas tendencias de IA en cámaras de vigilancia

camara videovigilancia

En el ámbito de video vigilancia y seguridad, la inteligencia artificial se convertirá en una herramienta indispensable para poder mejorar los servicios.

Para contar con una ventaja competitiva en el sector, la implementación de nuevas tecnologías se ha convertido en una obligación para las empresas. En el sector retail, es muy común el uso de cámaras de vigilancia pero, ¿cómo aprovechar los datos para vender más?

En el evento Hikvision AI Tour 2018, la empresa Hikvision, líder en la venta de cámaras y servicios de seguridad a nivel mundial, con operaciones en más de 20 países, explicó cuáles son los retos de la industria y las distintas herramientas que se pueden utilizar gracias a la inteligencia artificial.

Actualmente Hikvision cuenta con más de 2800 tipos de cámaras distintas, donde cada tipo es diseñado para un cliente distinto. Desde hace 10 años operan a nivel global, y en Perú cuentan con 8 años vendiendo a través de distribuidores. En el evento se dieron a conocer las últimas tecnologías que ofrece la compañía así como los nuevos retos que debe asumir el mercado peruano para poder crecer en procesos tecnológicos.

Tecnología Deep Learning

Los dispositivos de videovigilancia cuentan con diversa información que es difícil de manejar por las empresas. Los sistemas sufren de baja exactitud, menos tipos de reconocimiento, mala adecuación ambiental. Ante esta problemática la nueva tecnología Deep Learning permite contar con una estructura mucho más robusta y profunda que las tradicionales.

La señal de video original pasa a través de diferentes capas de procesamiento, tomando luego una compresión parcial (superficial) y posteriormente una abstracción general (profunda) donde se puede identificar a seres humanos y/u objetos.

Deep Learning no requiere intervención manual, tan solo requiere una computadora para extraer características por sí mismo. Cuantas más características haya, más preciso será el reconocimiento y clasificación delas mismas.

A través de una optimización constante en el algoritmo, se obtendrá un mejor reconocimiento y análisis de objetos, humanos, animales y comportamientos.

“A través de la tecnología inteligente hacemos que el flujo de información sea cada vez más reducido. Muchos piensan que la tecnología inteligente es costosa pero el costo-beneficio es mucho más alto. En el mercado retail lo que más ayuda es el reconocimiento de rostros porque se hace las comparativas con los tenderos además del mapa de calor para saber los puntos calientes, es decir, los lugares donde se encuentra una mayor cantidad de personas” indicó Jorge Muñoz, Presales Engineer de HikVision.

Hikvision

Jorge Muñoz, Presales Engineer de HikVision.

Funciones de Deep Learning

Detección facial: Se analiza imágenes y se determina la precisión o coincidencia con una cara humana. Cuando se detecta una cara el sistema captura su posición, tamaño y expresión. La transmisión determinará si es un rostro humano, si es así sus características serán registradas.

La identificación se obtiene de esta información. Cuando se compara con rostros humanos grabados en una base de datos, se puede identificar al individuo en específico. La comparación facial es un proceso por el cual la información de datos estructurados opera después del modelado y analiza qué individuo coincide con esa cara humana.

Hikvision
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Filtro de falsas alarmas

El filtro de falsas alarmas permite al sistema realizar un segundo reconocimiento a objetos o cuerpos humanos en diferentes tipos de eventos (detección de cruce de línea, detección de intrusión), reduciendo de manera efectiva falsas alarmas causadas por temblores, sombras, variaciones de luz, vehículos, animales pequeños, entre otros.

Conteo de personas

Con la función de conteo de personas, las escenas de videovigilancia ya cuentan con una analítica que permite conocer en tiempo real cuantas personas entran y salen de una región específica, permitiendo tener un control y análisis del comportamiento en ese lugar. Esta función cuenta con alto desempeño en el sector retail ya que se puede analizar cuál es el comportamiento de los consumidores al momento de comprar.

Información de estructurada de vehículos

Esta información estructurada de vehículos se refiere a una tabla de múltiple entrada formada por la incorporación de ciertos parámetros de los vehículos, por ejemplo, número de matrícula, color del vehículo, modelo, marca, etc., y es utilizada para análisis y seguimientos que sean oportunamente predeterminados por el cliente.

Búsqueda de cuerpo humano

Esta analítica de búsqueda por imágenes de cuerpos humanos permite que a través del sistema se use una imagen proporcionada del cuerpo humano para encontrar e identificar coincidencias con información previamente grabada.

¿Cuáles son las ventajas para el sector retail?

Esta tecnología permite identificar las horas y los días con mayor tráfico en la tienda gracias al conteo de personas. Asimismo, el reconocimiento facial ayuda a prevenir la pérdida de bienes u objetos, así como identificar una sospecha o cara conocida que haya realizado un robo anteriormente.


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