Inteligencia Artificial: la analítica de video basada en ella está redefiniendo el papel de la videovigilancia: ya no se trata solo de observar, sino de interpretar en tiempo real el comportamiento humano y el contexto visual. Desde AureaIA, el desarrollador y CEO Nahuel Longo presenta un proyecto que combina MediaPipe, OpenCV y procesamiento matricial tridimensional para lograr una lectura inteligente del entorno sin necesidad de hardware especializado.
Del video pasivo al análisis cognitivo
El sistema desarrollado implementa un módulo de visión artificial capaz de interpretar el movimiento y la orientación facial de un operador o visitante. Su objetivo es ofrecer datos procesables al ecosistema de seguridad electrónica, ya sea para control de acceso, monitoreo conductual o activación de alertas automáticas.
A partir de la captura de video en tiempo real, el sistema genera un modelo 3D de puntos faciales (face mesh) que permite calcular dirección, confianza y dinámica de atención. En palabras de Longo, “la cámara deja de ser un sensor pasivo para transformarse en un analista visual que entiende lo que ve”.
Tecnología en detalle con inteligencia artificial
Desarrollado en Python 3.10 sobre Visual Studio Code, el proyecto utiliza un conjunto de bibliotecas especializadas:
OpenCV (cv2): captura y procesamiento de frames desde cámaras IP o webcams.
NumPy: operaciones vectoriales sobre matrices de profundidad.
MediaPipe: modelo de detección facial con más de 468 puntos de referencia.
Threading / Queue: control de concurrencia para mantener fluidez en el stream.
Typing / Optional / Tuple: tipado estático para asegurar estabilidad del código.
Aunque el modelo de MediaPipe está entrenado por Google, AureaIA lo reentrenó localmente para adaptarlo a entornos de monitoreo reales, mejorando los parámetros de confianza y dirección de mirada bajo distintas condiciones lumínicas.
Cómo funciona
Captura: OpenCV recibe el stream en vivo.
Detección: MediaPipe identifica los puntos faciales en cada frame.
Vectorización: se construye una matriz 3D del rostro.
Inferencia: mediante ángulos Euler se determina hacia dónde mira el sujeto.
Salida analítica: los resultados (por ejemplo, DIRECCIÓN: DERECHA – Confianza: 70%) pueden exportarse vía API o MQTT a sistemas VMS.
Valor agregado para la seguridad
La aplicación de esta tecnología permite monitorear la atención de los operadores, detectar comportamientos anómalos, optimizar recursos y reducir falsos positivos. Además, su arquitectura modular la hace escalable hacia funciones de reconocimiento de identidad, detección de fatiga o validación de acceso sin contacto.
Conclusión
El desarrollo de AureaIA demuestra cómo la convergencia entre visión por computadora y seguridad electrónica abre un nuevo capítulo en la industria. Soluciones como esta transforman el video en conocimiento, anticipándose a los hechos y potenciando la respuesta ante incidentes.
AureaIA — Inteligencia que observa, aprende y anticipa.
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