Deep Learning en videovigilancia: precisión y autoaprendizaje

El aprovechamiento de la inteligencia artificial ha cobrado gran relevancia en la actualidad, donde los recursos analógicos han sido superados por la digitalización y la capacidad predictiva. El objetivo es establecer patrones con múltiples variables para identificar con precisión objetos, personas, movimientos, colores y conductas específicas.

Arquitectura inspirada en el cerebro humano

La arquitectura del Deep Learning toma lo más significativo del cerebro humano, potenciando las capacidades de retención y análisis en el menor tiempo posible y con un alto grado de precisión. Este sistema tiene la capacidad de aprender y adaptarse según la interacción con el entorno.

Aunque el cerebro humano posee características únicas para aprender, olvidar y recordar, permitiendo un almacenamiento asociativo a largo plazo, la inteligencia artificial optimiza estos procesos de manera eficiente. Es importante recordar que la adaptación de esta tecnología sigue dependiendo de la creatividad e innovación humana.

Diferencias con la detección convencional

A diferencia de un sensor de presencia que se activa por cambios de temperatura o movimiento sin discernir la causa, la videovigilancia inteligente con Deep Learning identifica qué produce la activación. El sistema distingue entre objetos, personas, cambios de iluminación o corrientes de aire, eliminando falsas notificaciones y complementando sistemas de intrusión y control de acceso.

Esta tecnología busca emular reflejos y sentido común de manera digital, reutilizando experiencias previas en situaciones similares para mejorar la respuesta.

Aplicaciones y ventajas del autoaprendizaje

La autoconciencia de los sistemas inteligentes aún no actúa por sí misma; se definen comportamientos que provocan acciones según la precisión del análisis de los metadatos del flujo de video. La capacidad de aprovechar las imágenes sin intervención humana resulta cada vez más atractiva para aplicaciones que requieren rapidez y exactitud.

El Deep Learning supera al videoanálisis convencional al detectar situaciones sospechosas como:

• Muchedumbre y merodeo.
• Violación de áreas restringidas.
• Emergencias médicas.
• Robo de personas o bienes.
• Seguimiento de escenas a través de múltiples cámaras.

Adicionalmente, las analíticas de reconocimiento facial y de placas vehiculares conforman soluciones comerciales de alto impacto para localización, control de acceso y registros únicos. La tecnología actual cuenta con la ventaja de operar de manera incansable, sin distracciones y con disponibilidad continua.

Inteligencia artificial por capas

Los algoritmos de Deep Learning están por encima de la detección de movimiento convencional. Se trata de un sistema de análisis de video con autoaprendizaje profundo, representando un nivel superior de inteligencia artificial por capas, similar al sistema neuronal del cerebro.

Aunque obtener el máximo aprovechamiento de las imágenes de alta resolución sigue siendo un factor de estudio e implementación, las soluciones actuales ya ofrecen grandes beneficios. SYSCOM® ofrece esta tecnología a través de marcas de videovigilancia de renombre mundial.

	Jorge Sáenz Product Manager | SYSCOM® Mail: jorgesaenz@syscom.mx