Dallmeier 讨论视频技术如何变得越来越智能

德国制造商 达尔迈尔 detalla cómo la videovigilancia, la analítica de vídeo, especialmente basado en IA, cobra cada vez más importancia en su aplicación en empresas de todo tipo y sectores.

Las tecnologías de videoseguridad se están alejando cada vez más de la ‘vigilancia clásica’ acercándose a los sistemas inteligentes, subrayan desde 达尔迈尔. A través de un análisis de vídeo eficiente y el uso de la IA, las cámaras y los sistemas de gestión ya no se limitan a proporcionar imágenes, sino que apoyan activamente al usuario en su trabajo.

En la videovigilancia, la analítica de vídeo va cobrando más y más importancia. 科技, particularmente en el 基于 AI 的视频分析, se está desarrollando rápidamente: además de la preservación de las pruebas ópticas, los usuarios cuentan con más opciones para el análisis automático o semiautomatizado de los datos de imagen gracias a esta tecnología.

El hombre ‘frena’

Un análisis de los eventos en videovigilancia puede ejecutarse en vivo, 例如, cuando se controlan lugares públicos o, 后验, en caso de que tengan que limitarse a los sucesos que rodean un delito.

传统, la evaluación y valoración de imágenes de vídeo era y sigue siendo realizada por humanos, 我的意思是, por un operador en un centro de vigilancia. Como señalan desde Dallmeier, el desafío aquí es que cuando una persona analiza un vídeo solo puede hacerlo a velocidad normal (no en modo de avance rápido). Analizar varios vídeos en paralelo también se antoja muy difícil.

La IA ‘asiste’

Si se van a analizar las grabaciones de docenas o cientos de cámaras, posiblemente de varios días o incluso de semanas, los procesos puramente ‘humanos’ alcanzan rápidamente sus límites de rendimiento, tanto en términos de recursos de personal disponibles como, 答案是肯定的, de costes.

今天, existe en la analítica de vídeo un software que apoya activamente a los investigadores y a los servicios de emergencia. En este proceso se está empleando cada vez más la tecnología de inteligencia artificial.

原则上, las cámaras son muy adecuadas como ‘sensores ópticos’ para captar tales datos de análisis: apenas existen formas mejores de extraer de contextos complejos, con relativamente poco esfuerzo, una amplia variedad de datos que las que ofrece una imagen de vídeo. Las grabaciones, como prueba ante los tribunales, 例如, van incluidas.

Las posibilidades del análisis de vídeo con apoyo de IA son variadas: el ‘análisis de multitudes’ para contar personas u objetos, 例如, para garantizar la seguridad en grandes eventos o para abrir otro mostrador en el aeropuerto si hay demasiados pasajeros esperando.

La ‘detección de barcos’ permite el reconocimiento de pequeñas embarcaciones para la prevención de ataques terroristas o de seguridad en puertos y refinerías con puerto petrolero.

Las así llamadas técnicas de ‘búsqueda inteligente’ ayudan a encontrar personas u objetos en función de ciertas características, como el color de la ropa exterior, y varios sistemas de ‘detección de intrusión’ mejoran la protección de propiedades al distinguir entre falsas alarmas y peligros reales.

Protección perimetral

La vigilancia de franjas estrechas a lo largo de perímetros, como vallas, edificios o calles, a menudo denominadas ‘zonas estériles’, es uno de los requisitos más exigentes para la seguridad física.

直到现在, 视频系统, líderes particularmente en entornos de alta seguridad, muchas veces no cumplían las expectativas de los usuarios: un rendimiento de detección insatisfactorio, muchas falsas alarmas y, 特别是, una fácil manipulación para eludir el análisis son desventajas mencionadas frecuentemente.

Entre otras carencias se incluyen la baja calidad de imagen y los elevados costes de infraestructura, especialmente debido al gran número de dispositivos de vídeo necesarios. El nuevo sistema de cámara Panomera S4 Perimeter 由达尔迈尔, soluciona este problema.

特别, Panomera S4 Perimeter está dotada de una red neuronal entrenada específicamente para la protección perimetral y detecta de manera fiable personas con posturas corporales inusuales (encorvadas, en cuclillas o tumbadas), y patrones de movimiento (muy despacio, muy rápido, arrastrándose).

También detecta a personas con ropa de camuflaje, como Camouflage Central Europe, British Smock o Ghillie de manera fiable. La avanzada aplicación IA para la detección de sabotaje soporta el reconocimiento de intentos de manipulación que se esperan típicamente en un perímetro.

Junto a los métodos clásicos como girar, desenfocar, rociar y cubrir la cámara o iluminación IR, también se detecta fiablemente el deslumbramiento del dispositivo con un puntero láser, una linterna o una luz estroboscópica.

此外, se detectan y alertan manipulaciones indirectas por nebulización deliberada del área de detección mediante pirotecnia, como granadas de niebla o botes de humo. La combinación de ambas técnicas de evaluación proporciona una detección óptima de intentos de intrusión con una tasa muy baja de errores y falsas alarmas.

Caso práctico: CTH Herne

Ubicada en Alemania, 赫恩集装箱码头 (CTH) ha apostado en sus instalaciones por una combinación de las patentadas cámaras de sensores multifocales Panomera y un análisis de vídeo basado en IA para proteger una superficie de unos 80.000 平方米 (更多数据 数字安全).

El análisis de vídeo basado en IA actúa como sistema de asistencia; 例如, sólo transmite las alarmas verificadas a una central receptora de alarmas externa. 这样, los operadores tienen menos carga, y la protección mejorada contra robo y la cobertura incrementada de seguro hacen que el emplazamiento sea más atractivo para clientes existentes y nuevos.

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