as organizaciones con crecientes desafíos de seguridad ahora buscan videovigilancia para superar las ineficiencias operativas y de seguridad. El software de análisis de contenido de video es una solución de tecnología respaldada por inteligencia artificial que ofrece un amplio espectro de capacidades analíticas para mejorar los sistemas de seguridad de video, lo que permite a los operadores aprovechar las inversiones existentes en videovigilancia para:

  • Busque y filtre a través de cantidades abrumadoras de imágenes de seguridad para obtener información procesable.
  • Active alertas en tiempo real para aumentar el conocimiento de la situación e impulsar un tiempo de respuesta más rápido a medida que se desarrollan amenazas o emergencias.
  • Cuantifique los datos de video y aproveche las métricas para la planificación, el desarrollo y la optimización de operaciones.

 

Al integrar el software de análisis de contenido de video, las organizaciones pueden ampliar el valor derivado de las imágenes de seguridad tradicionales y escalar las operaciones de manera flexible y sin problemas en función de un enfoque basado en datos.

Cómo funciona el software de inteligencia de video

El análisis de vídeo con Inteligencia Artificial se basa en tecnologías de aprendizaje profundo e inteligencia artificial  para impulsar:

  1. Extracción de objetos : la inteligencia artificial aísla un objeto específico que aparece en el video
  2. Identificación de objetos : el sistema compara el sistema entrenado utilizando técnicas de aprendizaje profundo para identificar el objeto extraído
  3. Clasificación de objetos : finalmente, el sistema compara el objeto con objetos conocidos almacenados en una base de datos interna integral para categorizar y catalogar el objeto.

Este proceso impulsado por el aprendizaje profundo implica entrenar el sistema para que reconozca y haga coincidir objetos, lo que se logra al exponer el sistema a conjuntos masivos de imágenes etiquetadas. 

Por ejemplo, para enseñarle a una máquina cómo reconocer a una niña, el sistema debe exponerse a miles de imágenes etiquetadas de niñas (e imágenes sin niñas) para que las futuras imágenes de niñas puedan identificarse con precisión. 

Por supuesto, cuando se entrenan de manera efectiva, las redes neuronales profundas (DNN) no solo pueden distinguir según el género, sino que también pueden reconocer tipos de vehículos o animales e incluso conducir actividades, como el reconocimiento facial , es decir, identificar coincidencias para individuos específicos.

Una vez que un motor de análisis de video procesa el video utilizando estas técnicas, todos los objetos extraídos e identificados se indexan como metadatos para que se pueda buscar el contenido del video; las alertas en tiempo real se pueden configurar en función de objetos o comportamientos identificables; y los datos se pueden agregar a lo largo del tiempo para generar paneles e informes de inteligencia comercial.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.