Inteligencia artificial utilizada para mejorar los procesos comerciales, impulsar productos innovadores y una mayor automatización ha afectado esencialmente a todas las industrias hasta la fecha. El sector de la seguridad, que destaca por su madurez y complejidad, no está exento del maremoto de la Inteligencia Artificial.
De hecho, todo lo contrario, el sector de la seguridad y, más específicamente, el dominio de la videovigilancia han visto surgir soluciones basadas en Inteligencia Artificial, tanto de hardware como de software.
La adopción generalizada de cámaras IP, capacidades de computación en la nube y sensores inteligentes ha allanado el camino para que los nuevos productos y soluciones de Inteligencia Artificial funcionen a escala.
Análisis de video impulsado por Inteligencia Artificial
Una aplicación de la inteligencia artificial para el sector de la videovigilancia es el uso de analíticas de video para analizar secuencias con el fin de extraer objetos, comportamientos o situaciones predeterminados.
Para dar algunos ejemplos, el análisis de video de Inteligencia Artificial se puede usar para monitorear el cruce del perímetro para el control de fronteras, detectar fiebre o máscaras en aeropuertos o espacios públicos, detección de armas en casinos o filtrar alarmas activadas por movimientos benignos versus intrusiones reales.
Esta aplicación de inteligencia artificial se apoya en su rama específica, el aprendizaje automático, que utiliza una serie compleja de modelos de IA para analizar el contenido del flujo de vídeo, identificando y clasificando de forma autónoma los vídeos según reglas predefinidas.
Adopción de tecnología
Cuando el análisis de video de IA se usa de manera efectiva, produce beneficios muy prometedores. Un salto en el análisis de flujo de video de un promedio del 10 % por humanos al 100 %, una reducción en los costos operativos y un aumento en la seguridad y una disminución en el riesgo.
El uso de análisis de video de IA para la vigilancia suena bastante simple, sin embargo, existen varios factores percibidos que impiden que las organizaciones de seguridad adopten la tecnología.
Adopción de IA en su operación de videovigilancia
La industria de la seguridad es intensiva en capital, compleja en su estructura de TI y diversa en necesidades comerciales situacionales.
Por lo tanto, da como resultado una percepción de alto esfuerzo, tiempo y costos necesarios para integrar con éxito la IA en su operación de videovigilancia. Sin embargo, estas limitaciones de esfuerzo se pueden desacreditar debido a la flexibilidad de las soluciones de análisis de video.
Tres áreas que disuaden a las organizaciones de seguridad de adoptar Inteligencia Artificial
Capital existente
Una operación de vigilancia contiene una red de cámaras que filman con una variedad de calidades de video.
El análisis de video de IA a menudo opera en cámaras inteligentes que tienen la calidad de imagen de video adecuada para la capacidad de análisis de contenido. Los costos involucrados en la revisión de los sistemas de cámaras heredados, la conversión de videos a una calidad superior o la espera hasta que la red de cámaras actual esté lista para ser reemplazada para integrar la IA son costosos, requieren mucho tiempo y, a menudo, son inviables.
Sin embargo, no todas las soluciones analíticas de video de IA deben implementarse en el borde con cámaras inteligentes. En cambio, el análisis de video se puede implementar directamente en la cámara o tener una integración basada en servidor que se mantenga y se amplíe a su red de cámaras existente. El análisis de video AI también puede analizar una variedad de videos de baja a alta resolución en una variedad de formatos: térmico, infrarrojo, visible.
Estructura de TI compleja
Un único centro de comando central o red de seguridad interna opera en un entorno de múltiples fabricantes. Esto significa que varios fabricantes pueden proporcionar cámaras, sistemas de gestión de video y socios tecnológicos, lo que aumenta la complejidad de las integraciones y los flujos de trabajo de TI exitosos.
El robo o la infracción del perímetro pueden ocurrir en cuestión de minutos, por lo que se requiere que la transferencia de información entre soluciones funcione a la máxima velocidad. Para superar esta complejidad, la integración exitosa de soluciones en un entorno de múltiples fabricantes está asegurada a través de estándares industriales establecidos por organizaciones sin fines de lucro.
Esto permite que las soluciones de terceros, como el análisis de video de IA, se integren fácilmente en la mayor parte de las tecnologías de software y hardware.
Diversidad en las necesidades de seguridad
El objetivo de una operación de vigilancia puede variar mucho de una organización a otra. Los minoristas priorizan la detección de robos, mientras que los gobiernos de las ciudades pueden estar preocupados por la detección de armas o el conteo de personas.
La capacidad de la IA para funcionar con alto rendimiento, mientras se adapta a las necesidades de seguridad de varias organizaciones, requiere que los algoritmos se entrenen en consecuencia. Obtener un alto rendimiento en un entorno de seguridad diverso está inherentemente integrado en la función del modelo de aprendizaje automático analítico de video de IA.
La IA se puede entrenar para adaptarse a diferentes entornos y utiliza el aprendizaje progresivo para aumentar el rendimiento con el tiempo. Un esfuerzo de colaboración entre expertos en seguridad, científicos de datos y estrategas comerciales garantizará un alto rendimiento y una aplicación adecuada de IA para satisfacer las necesidades específicas de cada organización.
La innovación en vigilancia avanza
Si bien para algunas organizaciones de videovigilancia, los costos y el tiempo asociados con la integración exitosa de IA en su red pueden parecer abrumadores, existen formas de adaptar la nueva tecnología a una operación existente con un esfuerzo mínimo.
La presencia emergente de cámaras inteligentes y productos IoT solo acelerará la adopción de la IA en el futuro. Si su organización busca mejorar su funcionamiento con tecnologías emergentes, ahora puede ser el momento.
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