La analítica de video ha avanzado mucho hasta convertirse en una adición confiable y de confianza a la vigilancia por video hoy en día.
Muchas organizaciones dependen de la analítica hoy en día para hacer que el trabajo de monitorear cámaras sea más fácil y preciso, dejando a los operadores humanos hacer lo que la tecnología no puede y agregar valor real, lo cual excluye sentarse y mirar una pantalla todo el tiempo.
La mayoría de los fabricantes de cámaras hoy en día ofrecen alguna forma de analítica con su hardware, como detección de movimiento, líneas de cruce, etc.
Pero, ¿qué sucede en el mundo real?
Cuando los proveedores demuestran la analítica de video, tienen el beneficio de controlar el entorno y asegurar que sus sistemas funcionen bien.
En el mundo real, hay muchos factores que pueden alterar el entorno, a veces en segundos.
¿Funcionan las aplicaciones analíticas tan bien en estos entornos?
Hi-Tech Security Solutions preguntó a tres proveedores que están causando sensación en el mundo de la analítica de video algunas preguntas sobre sus productos y experiencia en el mundo real.
Nuestros entrevistados son:
- Gus Brecher del desarrollador local de VMS, Cathexis,
- Roy Alves de Axis Communications, y
- Dr. Mahesh Saptharishi, CTO de Avigilon.
Hi-Tech Security Solutions: ¿Cómo ha mejorado la analítica con el tiempo?
¿Qué ve como el principal impulsor en el avance de la tecnología hasta el punto en que la gente puede confiar en ella?
Gus Brecher: Creo que las principales razones para las mejoras en la analítica de video han sido dos:
- Potencia de procesamiento: Con el aumento exponencial en la potencia de procesamiento disponible, se pueden realizar algoritmos mucho más sofisticados en el hardware disponible, ya sea en servidores de grabación o en el borde (en cámaras IP).
- Sistemas IP: Con el crecimiento de IP, la capacidad de los sistemas de terceros (por ejemplo, Ipsotek, AgentVI) para realizar analítica separadamente del VMS se ha convertido en una realidad.
Así, las empresas pueden realizar analítica en el mismo video que se está transmitiendo al VMS en un sistema separado y luego enviar información o alarmas de analítica de vuelta al VMS.
La capacidad de realizar analítica en el borde en cámaras IP también ha proporcionado una plataforma para estos especialistas en desarrollo de terceros.
Esto también ha tenido el efecto de empujar a los proveedores de VMS a mejorar sus propias ofertas analíticas.
Dr. Mahesh Saptharishi: La precisión de la analítica de video y la facilidad de instalación han mejorado considerablemente en los últimos cinco años.
Ha habido avances significativos en la ciencia y los algoritmos, haciendo que la analítica sea más adecuada para aplicaciones del mundo real.
La tecnología de procesadores también ha mejorado hasta el punto en que algoritmos sofisticados de visión por computadora, antes inaccesibles, ahora pueden emplearse a costos similares o más bajos.
Roy Alves: La analítica ha cambiado drásticamente en los últimos 10 años.
Los principales impulsores fueron, por un lado, los requisitos del usuario final que se han vuelto más complejos; por otro lado, el entorno de hardware que avanza rápidamente ha impulsado mejoras.
Donde hace unos años las soluciones básicas de protección perimetral con líneas de cruce eran suficientes para los usuarios finales, ahora solicitan soluciones más confiables con bajas tasas de falsas alarmas.
Tradicionalmente, la estandarización tiende a aumentar la credibilidad de las soluciones y el desarrollo del mercado en un sentido positivo tanto para los desarrolladores como para los clientes; hay numerosos ejemplos de ello (como ONVIF y Bluetooth); probablemente sea solo cuestión de tiempo antes de que también abarque la analítica.
Hi-Tech Security Solutions: ¿Qué funcionalidad analítica pueden las personas confiar hoy en día?
Gus Brecher: Hay muchos algoritmos que hacen un buen trabajo.
Si miras la analítica basada en vectores (en lugar de la VMD básica), el primer paso es detectar los objetos deseados y luego fijarlos.
Una vez que logras esto, hay muchas cosas que puedes hacer con la información.
Por ejemplo: conteo de personas, entrar o salir de un área, merodeo, dirección, velocidad, etc.
En el lado más sofisticado, hay reconocimiento facial, que es realmente una aplicación especializada por derecho propio que requiere mucha potencia de procesamiento y es muy costosa.
El jurado aún está deliberando sobre esto para su uso generalizado.
El reconocimiento de matrículas también es muy especializado, pero las buenas soluciones son muy confiables.
Dr. Mahesh Saptharishi: Capacidades como detectar merodeo, ir en la dirección equivocada, detectar vehículos detenidos, contar el número de personas o vehículos en la escena, poder distinguir entre personas, vehículos y otros objetos en la escena son todas funcionalidades en las que los clientes pueden confiar hoy en día.
Además, la analítica como LPR y la detección y reconocimiento facial también están madurando hasta el punto en que pueden usarse en muchas aplicaciones.
Roy Alves: Hay varias posibilidades con la analítica; para mencionar un sector, podemos tomar el comercio minorista donde el usuario final puede obtener valor adicional de su inversión en vigilancia y prevención de pérdidas y “exprimir el activo” haciendo conteo de personas/tráfico en el establecimiento, medición de colas, medición de tiempo de permanencia, análisis de puntos calientes y cuellos de botella dentro de la tienda mediante mapas de calor, y analizar demografía (edad/género).
Otro sector es el transporte, donde se puede calcular el número de personas que entran, por ejemplo, en un autobús o un tren.
También vemos madurez en el reconocimiento de matrículas, con una precisión mucho mayor en la lectura de placas incluso cuando los coches se mueven a altas velocidades.
La mejor calidad de imagen en las cámaras ha tenido un beneficio positivo en la reducción del número de falsas alarmas y en proporcionar mejores análisis.
Hi-Tech Security Solutions: Para obtener análisis fiables, los usuarios obviamente necesitan más que solo algún software en sus servidores o en sus cámaras.
¿Qué se necesita para una solución analítica efectiva, por ejemplo, cámaras HD e iluminación efectiva, etc.?
Gus Brecher: El entorno es obviamente la variable más crítica cuando se trata de análisis.
El movimiento de la cámara debido a un montaje insatisfactorio, la mala iluminación, los entornos ruidosos, los intentos de detectar objetos demasiado lejos, etc., todos conducen a malos resultados y a las inevitables falsas alarmas.
La configuración de los análisis es un proceso empírico y, como tal, la persona que lo configure debe tener el debido cuidado y consideración de las horas del día, la posición del sol, las sombras, etc.
Es importante elegir productos que proporcionen la capacidad de configurar análisis tanto en imágenes en vivo como grabadas, con la capacidad de cambiar parámetros y ver los resultados de estos cambios de inmediato.
No creo que la resolución juegue un papel muy importante en los análisis en este momento, ya que la mayoría de los productos de análisis todavía funcionan con video de baja resolución.
Esto se debe a que todavía hay una demanda de potencia de procesamiento.
Dr Mahesh Saptharishi: Los análisis requieren que los ángulos de la cámara estén posicionados correctamente.
La mayoría de los análisis disponibles necesitan que la cámara no esté posicionada mirando casi directamente hacia abajo o donde el horizonte no esté nivelado en el campo de visión.
La mayoría de los análisis también requieren que esté calibrada correctamente (los análisis de autoaprendizaje de Avigilon no requieren calibración).
Además, la calidad de la imagen es primordial.
La mayoría de los análisis procesan a resoluciones CIF o 4CIF.
Por lo tanto, las resoluciones HD no benefician a la mayoría de las soluciones de análisis en el mercado (los análisis de Avigilon operan en video HD y se benefician de una mayor resolución).
Típicamente, los análisis requieren alrededor de 100 píxeles en el objetivo como mínimo para detectar y clasificar.
La medición del rango de detección debe realizarse de noche o cuando los niveles de luz son bajos para asegurarse de que sea consistente con las expectativas.
Se debe utilizar iluminación visible o IR adecuada para lograr el rango y la precisión deseados.
La solución de Avigilon también tiene una característica única llamada “Teach-By-Example” en la que el operador puede proporcionar retroalimentación sobre falsas alarmas, permitiendo que el sistema aprenda y mejore con el tiempo.
Roy Alves: Para que los análisis funcionen correctamente, se deben abordar las siguientes preguntas o hechos:
- ¿Cuáles son los requisitos de seguridad o del proyecto?
Entonces, ¿qué análisis serían aplicables? - ¿Cuál es la escena aparente?
¿Contiene topología nivelada o no nivelada?
¿Es un área absolutamente abierta o hay una barrera física (edificio, cerca, etc.)? - Basado en lo anterior, se debe establecer la cantidad y disposición de las cámaras y la infraestructura: por ejemplo, los análisis aplicados para la protección perimetral requieren que la imagen de la cámara proporcione una perspectiva.
- Esto significa que la cámara debe instalarse lo suficientemente alta (4-5 metros) y tener un ángulo (es decir, para que una persona que camina hacia la cámara cambie de tamaño, dando dimensión).
- Además, se debe tener en cuenta la distancia máxima entre las cámaras.
- Basado en lo anterior, ¿necesitará mástiles para cámaras o no?
- La iluminación también es importante: ¿Hay una fuente de luz, sí/no?
¿Instala cámaras IR, cámaras térmicas o agrega una luz adicional? - Con respecto al tipo de cámara, la primera pregunta es nuevamente importante: ¿Qué quiere detectar?
¿Solo quiere ver que es un ser humano y que activa una alarma?
Entonces, una cámara térmica sería perfecta y muy confiable.
Sin embargo, si desea identificar a la persona con tal detalle como incluso identificar el rostro, una cámara a color con alta resolución será aplicable. - Con todo eso definido, puede ajustar y configurar los análisis con los niveles de sensibilidad y filtros apropiados según el entorno.
Hi-Tech Security Solutions: ¿Puede contar a nuestros lectores cómo han evolucionado sus soluciones analíticas en los últimos años?
¿Ofrecen soluciones basadas en servidores o en el borde y por qué?
¿En qué entornos están viendo los mejores resultados de sus productos?
Gus Brecher: Históricamente proporcionamos algoritmos de detección de movimiento que detectaban movimiento con la capacidad de cambiar la sensibilidad asociada con el número de píxeles que se habían activado.
Llevamos esto más allá al permitir que el sistema aprenda el entorno y analice los tiempos de detección para rechazar falsas alarmas de cosas como nubes que pasan, árboles moviéndose con el viento, etc.
A esto se suma la capacidad de configurar múltiples zonas dentro de la vista de una cámara con diferentes sensibilidades para cada zona, y se obtiene una solución más que satisfactoria.
Nuestra nueva suite de análisis utiliza algoritmos basados en vectores, lo que nos permite identificar un objeto según el tamaño requerido, fijarlo y luego rastrearlo dentro de la vista de la cámara.
El aspecto más crítico de usar los algoritmos basados en vectores es que podemos tener en cuenta automáticamente la perspectiva.
Esto significa que una vez que sabemos el tamaño de una persona, por ejemplo, en dos puntos de la vista de la cámara, podemos extrapolar qué tamaño tiene una persona en otras áreas de la vista.
Esto reduce drásticamente las falsas alarmas y nos permite agregar reglas al sistema asociadas con los objetos que se están rastreando.
Solo ofrecemos análisis basados en servidor, pero habilitamos soluciones de análisis de terceros que se ejecutan en el borde para enviarnos desencadenantes.
Nuestra experiencia ha demostrado, sin embargo, que debido a las limitaciones de procesamiento en las cámaras, cuando se realiza cualquier tipo de análisis razonablemente sofisticado, hay algún tipo de sacrificio que puede tomar la forma de tasas de cuadros reducidas, un número reducido de flujos de video u otra área.
Dr Mahesh Saptharishi: Los análisis de Avigilon son soluciones de borde (en la cámara o en un dispositivo).
Los análisis tienen acceso a video sin comprimir de alta calidad y alta resolución en la cámara.
Por lo tanto, los algoritmos de análisis pueden lograr una mejor precisión en la mayoría de las tareas de detección.
Avigilon ha sido un pionero en la tecnología de redes neuronales artificiales y ha hecho algunos avances significativos a lo largo de los años.
El uso principal de los análisis de Avigilon es en la protección perimetral exterior, donde se desea una alta tasa de detección y una baja tasa de falsas alarmas.
Roy Alves: Los socios de desarrollo de Axis ofrecen soluciones tanto basadas en servidor como integradas.
Es una evaluación justa que las soluciones más complejas y sofisticadas seguirán viniendo de análisis basados en servidor también en el futuro, pero tenga en cuenta que lo que está integrado hoy era basado en servidor hace 10 años (o menos), así es como avanza el desarrollo técnico.
Se podría ver las soluciones basadas en servidor como la plataforma de desarrollo para futuros análisis integrados.
Los clientes definitivamente están adoptando análisis de borde que vienen con la ventaja de ser infinitamente escalables y descentralizados, rentables, no requieren hardware adicional y normalmente operan con requisitos de ancho de banda muy bajos y costos de instalación y mantenimiento.
Algunos de los análisis en el comercio minorista, por ejemplo, se han desarrollado para comprender mejor el comportamiento de sus clientes y diseñar mejor las tiendas basándose en ese conocimiento.
Hoy en día encontramos que muchos clientes buscan análisis para obtener el máximo desde una perspectiva de infraestructura, si están pasando de cámaras analógicas a IP y hoy tienen una solución de conteo de haces de puerta, pueden buscar ver si la nueva infraestructura puede resolver esta tarea también (lo cual Axis puede).
Entonces, si la verificación de alarmas es lo que necesitan, buscarán una solución para eso.
Además, los análisis de video se han vuelto más comunes y aceptados por el público en general.
Para esto, hemos visto que muchas de las empresas de análisis se han centrado en hacer que los análisis de video sean más intuitivos en el manejo y la configuración.
Además, el requisito de proporcionar integración a sistemas de terceros ha aumentado drásticamente.
Para satisfacer esta necesidad, estamos comenzando a ver gestores de análisis, una plataforma que permite que nuestros análisis basados en servidor o en cámara se integren en cualquier sistema de gestión de video de terceros.
Hi-Tech Security Solutions: ¿Qué sigue en términos de análisis?
Gus Brecher: Estamos viendo la introducción de algunos software de conciencia situacional inteligente, que aprenden del entorno de análisis con el tiempo y generan automáticamente desencadenantes sobre lo que se considera un comportamiento inusual.
Creo que veremos que los precios del reconocimiento facial bajarán a medida que la potencia de procesamiento mejore aún más y más competidores entren en la contienda.
También veo que los análisis se utilizan más para información comercial, como el conteo de personas y la creación de mapas de calor para fines de marketing.
Y, por supuesto, los algoritmos mejorarán continuamente.
Dr Mahesh Saptharishi: Los análisis de identidad (la capacidad de reconocer un vehículo de manera única o reconocer a una persona de manera única) están llegando a un punto en el que se convertirán en estándar.
Los tipos de objetos que los análisis pueden reconocer en la escena también están aumentando.
Los análisis también son capaces de reconocer diferentes tipos de actividades en la escena (como longitudes de colas largas, dos personas hablando/interactuando, peleas, colisiones entre vehículos, etc.).
Muchos de estos análisis se convertirán en una oferta estándar en los próximos años.
Roy Alves: Muchos de los análisis que vemos hoy en términos de detección de audio, detección mejorada de movimiento de video, conteo de personas/vehículos, reconocimiento de matrículas, mapas de calor, dirección incorrecta, protección perimetral están todos, en nuestra opinión, en un estado maduro.
Veremos análisis de seguimiento integrados con la posibilidad de seguir el movimiento de una persona individual en un área/tienda.
¿Dónde han estado caminando, deteniéndose, por cuánto tiempo, qué han estado mirando, tocando y finalmente comprando?
¿Cómo han visitado la tienda?
¿Qué porcentaje de las personas que caminan fuera de la tienda entrarán, cuál es el perfil de edad, género y estado de ánimo?
Creo que hay mucho trabajo por hacer aquí, por ejemplo, tener una cámara que le diga a un minorista quién es su cliente y su comportamiento.
Además, predigo que, al igual que en la industria de la vigilancia donde los fabricantes están produciendo cámaras para un segmento vertical particular, veremos lo mismo proveniente del desarrollo de software.
No es un caso de talla única para todos.
Dentro del segmento de seguridad y protección perimetral veo una demanda creciente no solo de recibir alertas en tiempo real, sino de recopilar la mayor cantidad de datos posible sobre objetos de alarma, es decir, para razones forenses adicionales.
Por lo tanto, hacer disponible la mayor cantidad de información posible sobre un objeto al operador.
Hi-Tech Security Solutions: Escuchamos mucho sobre el uso de soluciones de seguridad para agregar valor en otras áreas del negocio.
¿Están viendo esto en el mundo real?
Gus Brecher: Absolutamente.
La vigilancia está yendo más allá del dominio de la seguridad.
Los clientes se están volviendo más educados sobre qué información y beneficios pueden obtener de sus sistemas de seguridad.
Tenemos un gran minorista en el Reino Unido, que está utilizando nuestro VMS con fines de capacitación grabando la interacción con los clientes con audio y utilizando las grabaciones para ayudar a su personal a mejorar su interacción con los clientes.
Los centros comerciales están utilizando algoritmos de conteo de personas para obtener información valiosa sobre el tráfico peatonal en ciertas áreas de los centros, e incluso algunos están cobrando alquileres basados en este tráfico de personas.
Y los responsables de marketing están analizando el “flujo” de personas alrededor de sus tiendas mediante análisis direccional y mapeo de calor para ayudarlos con la planificación de su publicidad en el “punto de compra”.
Por supuesto, esto requiere un cambio de mentalidad para muchas empresas donde las personas a menudo trabajan en silos, pero está sucediendo.
Dr Mahesh Saptharishi: La analítica minorista es un ejemplo significativo de una aplicación no relacionada con la seguridad de la tecnología de seguridad.
Comprender qué productos atrajeron la atención de los clientes, cuántos clientes entraron en una tienda vs. compraron un producto, cuánto tiempo dura la fila de pago, cuántos clientes fueron atendidos por un empleado, qué estantes están actualmente vacíos, etc., son información que puede ayudar a un negocio minorista a mejorar la eficiencia operativa y aumentar las ganancias.
El departamento de seguridad/previsión de pérdidas actúa como un proveedor de servicios para otros departamentos dentro de una empresa.
A menudo, se requieren cámaras o sensores adicionales para ofrecer una solución valiosa.
Al igual que el modelo operativo de los departamentos de TI, esperamos que los departamentos de seguridad ofrezcan esta información como un servicio de suscripción a los departamentos de marketing, comercialización y operaciones de una empresa.
A menudo, solo el acto de ver los conocimientos que proporciona el video es suficiente para que un departamento quiera probarlo.
Si el departamento de marketing estaba utilizando firmas de auditoría externas para ayudar a recopilar datos en la tienda, la analítica de video puede proporcionar lo mismo a un costo mucho más barato, en tiempo real.
Roy Alves: Sí, definitivamente estoy viendo esto en el mundo real, si una cámara puede tener un doble uso, por ejemplo, vigilancia y medición de colas, entonces esto definitivamente interesa a departamentos más allá de la prevención de pérdidas.
Creo que generar aceptación vuelve a la capacidad del gerente de prevención de pérdidas para comprender los desafíos y KPIs (indicadores clave de rendimiento) de otros departamentos.
Si él/ella puede presentar un caso de negocio convincente al gerente de la tienda o al gerente de operaciones de que puede ofrecer análisis predictivo de colas y medición proactiva de colas con la misma cámara, estoy seguro de que habrá cooperación en presupuestos e inversiones.
