Cuadernos de Seguridad, una de las publicaciones decanas del sector, en la que se abordan, analizan y estudian todas las cuestiones y temáticas relacionadas con el mercado de las Seguridades, entrevistó el pasado 13 de octubre a Laia Espuny, la Product Manager de Lanaccess, que participó en Security Forum, el pasado 20 de octubre, en el CCIB de Barcelona (España). Su ponencia se tituló «Vídeo-analítica inteligente con Deep Learning».
Para entrar en materia antes del gran día, nos ha dado algunas de las claves de la vídeo analítica y el empleo nuevas tecnologías como el Deep Learning aplicadas al ámbito de la seguridad.
¿Cuáles son las grandes ventajas de la vídeo analítica basada en Deep learning frente a la vídeo analítica tradicional?
A grandes rasgos, el análisis de vídeo de primera generación se limita a observar cambios drásticos en agrupaciones de píxeles de la imagen. Cuando se detecta un grupo de píxeles con diferencias significativas respecto al fotograma de referencia, se genera una alerta de intrusión. Esto resulta en un número considerable de falsas alarmas que los operadores deben revisar individualmente, puesto que cualquier factor ambiental, animal o de vegetación podrían activar una alarma de este tipo.
Por suerte, gracias a los avances constantes en el rendimiento del hardware para procesamiento gráfico y al aumento de la disponibilidad de datos, el análisis de vídeo ha evolucionado de la mano del Deep Learning.
La aplicación de Deep Learning permite que las nuevas generaciones de analítica de vídeo detecten e identifiquen objetos y eventos de manera más competente en función de una mayor exposición a la información, mostrando una reducción drástica en la tasa de falsas alarmas respecto al análisis de vídeo tradicional. Al mismo tiempo, estas nuevas soluciones no requieren ajustes manuales por parte del usuario y son esencialmente plug-and-play, lo que hace que la implementación masiva sea un objetivo realista
¿Cuáles son los grandes retos a los que se enfrenta la videovigilancia en los próximos años?
El sector de la seguridad se enfrenta constantemente a retos. Algunos de ellos son imprevisibles, como la llegada del Covid, que ha hecho replantear muchos sistemas de seguridad. Otros retos, en cambio, son más previsibles, incluso clásicos, como las limitaciones en ancho de banda. Con la constante evolución de las cámaras IP, llegando a resoluciones de hasta 8K, y el incremento en la oferta de vídeo-analíticas, la cantidad de datos a transmitir por segundo es cada vez mayor, pero el ancho de banda de las instalaciones no crece a la misma velocidad. Es por eso que una de las características más destacables de los videograbadores de Lanaccess es la eficiencia y optimización en la transmisión de vídeo y otros datos, siempre evolucionando hacia transmitir cada vez más, usando menos ancho de banda.
Otro reto que siempre nos acompañará en el sector, es la necesidad de adelantarnos a la estrategia criminal. Hace poco salió en las noticias un robo en una tienda de bicicletas cerca de Madrid, causando gran revuelo: los ladrones estuvieron 9 horas sustrayendo material del establecimiento sin que saltara la alarma de intrusión. Según contaron los periódicos, los ladrones entraron vestidos con un mono blanco y reptando, para confundirse con el suelo de la tienda y engañar al sistema de detección de presencia.
Con una visión de futuro, ¿ cuáles serán los campos de aplicación de la vídeo analítica?
El campo de aplicación principal, y por el cuál se empezaron a desarrollar los primeros sistemas de vídeo analítica inteligente, es la seguridad. En este contexto, la analítica de vídeo inteligente permite la detección automática en tiempo real de situaciones de riesgo, pero cada vez son más los departamentos que se suman a las ventajas de añadir analítica inteligente al sistema de videovigilancia.
Más allá de la seguridad, las capacidades de detección, clasificación y seguimiento de objetos que ofrece la vídeo analítica inteligente está permitiendo ampliar sus campos de explotación, actuando como fuente de datos principal para muchas aplicaciones de Business Intelligence usadas por los departamentos de negocio.
El conjunto de datos proporcionados por la analítica pueden variar desde el número de visitantes en una tienda hasta las zonas o pasillos más concurridos, el tiempo medio de cola o espera, las franjas de menos actividad, incluso el ratio de recurrencia de los clientes. El consecuente análisis de estos datos permite realizar previsiones y aislar patrones de comportamiento, ayudando en la toma de decisiones para la reducción de costos y aumento de productividad de un negocio.
Otro campo de uso que ganará peso es la detección del nivel de fraude. Cada vez más instalaciones de pago están digitalizando los procesos de venta de billetes y entradas, cómo parques de atracciones, museos y transporte, siendo más fácil comprar billetes de un costo inferior sin cumplir los requisitos necesarios (como entradas reducidas para menores o seniors). La vídeo-analítica permite detectar la gente que accede sin billete, así como estimar qué porcentaje de los visitantes encaja en cada grupo de edad para su posterior contrastación con datos de los billetes vendidos.
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