¿Es realmente necesaria la IA para la videovigilancia?
La IA se usa a menudo como un término para atraer organizaciones con promesas de ahorro de costes y, a menudo, niveles de precisión poco realistas. Pero, ¿la nueva tecnología es siempre imprescindible? Informes de Chris Price.
Cuando se trata de videovigilancia, la inteligencia artificial (IA) a menudo se presenta como una panacea: una tecnología que brinda todas las respuestas a todos los problemas de seguridad del cliente. No solo puede ahorrar dinero, sino que también puede ofrecer una funcionalidad ilimitada y, según algunos, una precisión cercana al 100 %.
Sin embargo, la verdad es algo diferente. Si bien la IA tiene un papel cada vez mayor dentro de la vigilancia, no deja de tener sus fallas. Tampoco siempre es necesaria la videovigilancia con muchos sistemas en el mercado capaces de dar soluciones utilizando analíticas de datos existentes sin necesidad de inversión en Deep Learning (DL) complejo o redes neuronales que imitan al cerebro humano.
«La forma en que funciona la IA es bastante tosca», admite Dean Drako, fundador y director ejecutivo del proveedor de videovigilancia basado en la nube Eagle Eye Networks. “Básicamente eliges miles de imágenes que son lo que quieres y miles de otras que no son lo que quieres. Luego entrenas el sistema enseñándolo”. Donde entran las empresas de vigilancia basadas en la nube como Eagle Eye Networks es que pueden capacitar mucho los sistemas de IA, lo que ahorra a las empresas el tiempo y los gastos de hacerlo ellos mismos.
Sin embargo, según Drako, el análisis de vídeo estándar es más que adecuado para muchas aplicaciones de seguridad, como contar personas en un área en particular, detectar a quienes merodean, manipular cámaras y detectar autos que viajan en dirección contraria. “Aunque algunas personas están comenzando a usar IA para este tipo de aplicaciones, no es necesario. En general, puede obtener una precisión bastante buena con los análisis de vídeo más recientes”.
Capacitar a los operadores de vigilancia
Sin embargo, inevitablemente, algunos sistemas de análisis de vídeo son mejores que otros. “Los sistemas tradicionales utilizan análisis BLOB (objetos binarios grandes) que no son particularmente precisos”, comenta Jamie Barnfield, director de ventas sénior de IDIS Europa. “A menudo provocan falsas alarmas, lo que significa que los clientes no las usan en absoluto o responden a un evento que es el resultado de factores ambientales inofensivos, como una rama de un árbol que se mueve o una bolsa que vuela por un estacionamiento, en lugar de un intruso humano real. Según Barnfield, la ventaja de las soluciones que utilizan los sistemas de análisis más recientes es que ayudan a reducir la cantidad de falsas alarmas, lo que ‘faculta a los operadores de vigilancia para detectar mejor los delitos o comportamientos sospechosos’.
Sin embargo, la precisión nunca será del 100 %, incluso con los sistemas analíticos o de IA más avanzados. “Leí acerca de uno de los grandes supermercados que rastreaba un sistema de IA que usaba un conjunto de datos de 300 000 rostros para evitar que el personal tuviera que preguntar qué edad tenían los clientes para comprar alcohol y cigarrillos”, comenta Jamie Barnfield de IDIS. «No hay forma de que un conjunto de datos tan pequeño sea lo suficientemente preciso». Eagle Eye Networks, Dean Drako, está de acuerdo: «Si no puedes enseñarle a un humano a decir la edad de alguien de manera confiable, entonces tendrás muchas dificultades para enseñarle a una computadora a hacerlo de manera confiable».
Según Barnfield, algunos clientes no solo tienen expectativas poco realistas sobre la precisión de los sistemas de videovigilancia basados en IA, sino que también pueden ser una distracción de los problemas reales de la organización. “Algunas empresas están perdiendo decenas de miles de libras por día en contracción interna y externa mientras esperan la solución de inteligencia artificial perfecta cuando podrían instalar un sistema plug and play de HD regular que podría pagarse solo en el primer año”, agrega Barnfield. .
Mejorar la búsqueda de vídeos
Sin embargo, si bien es cierto que no todas las empresas necesitan sistemas de vigilancia basados en IA en este momento, la demanda aumenta a medida que la tecnología avanza y los precios caen. Para Eagle Eye Networks, que recientemente compró la empresa de inteligencia artificial con sede en Bangalore Uncanny Vision , hay dos aplicaciones principales en las que la inteligencia artificial en videovigilancia ofrece beneficios reales sobre el análisis tradicional. En primer lugar, cuando se trata de búsqueda de vídeos y, en segundo lugar, para alertas en tiempo real.
Por ejemplo, al usar una solución de videovigilancia basada en IA, es posible capturar metadatos, como el color de la ropa que alguien usa o la mochila que lleva, algo que no sería posible con el análisis general de datos. Esto significa que si un testigo dice que vio a alguien con un abrigo negro y una mochila verde actuando de manera sospechosa, es posible ingresar esos detalles en la función de búsqueda de vídeos y encontrará las imágenes relevantes, lo que podría evitar que el personal de seguridad vea cientos de horas de vídeo.
Eagle Eye Networks mostró a IFSEC Global una solución de videovigilancia basada en IA extremadamente avanzada que captura metadatos de todas las personas que ingresan a sus oficinas en los EE. vehículo estacionado en su aparcamiento.
La búsqueda de vídeo tampoco es la única ventaja que ofrece la videovigilancia de IA sobre el análisis convencional. También permite crear alertas en tiempo real mucho más precisas. Por ejemplo, Ipsotek, que recientemente fue adquirida por la empresa francesa de transformación digital Atos, ha desarrollado una solución de estación de servicio inteligente para el minorista de comestibles más grande del Reino Unido. En lugar de tener personal a cargo de sus estaciones de servicio las 24 horas del día, los 7 días de la semana, utiliza cámaras de circuito cerrado de televisión avanzadas, junto con servidores de borde BullSequana con tecnología de inteligencia artificial, para detectar ciertos eventos, como personas que intentan usar las bombas de gasolina sin un vehículo para llenar, o vehículos que gastan mucho. demasiado tiempo en la gasolinera, lo que podría indicar un riesgo significativo en el sitio.
Estos eventos se envían automáticamente a un centro de monitoreo remoto que luego puede intervenir, a menudo utilizando altavoces ubicados en la explanada para advertir a los posibles infractores que están siendo grabados. Chris Bishop, director de ventas de APAC y director de marketing de Ipsotek comenta: “La solución de estación de servicio inteligente, que ha sido aprobada por las autoridades contra incendios y por UKPIA (asociación de la industria petrolera del Reino Unido), ha permitido al minorista trasladar al personal de sus estaciones de servicio a las grandes tiendas donde pueden ayudar a llenar los estantes y rellenar la parte trasera de la casa”. La solución ahora se ha implementado en más de 300 sitios minoristas en todo el Reino Unido.
Mientras que antes la videovigilancia requería una gran cantidad de personal de seguridad sentado en una sala examinando imágenes de vídeo, las soluciones más recientes, muchas de ellas basadas en IA, permiten a las organizaciones automatizar algunos de los procesos, lo que les permite obtener ahorros operativos considerables. Por ejemplo, Ava Security, ahora parte de Motorola, trabaja en estrecha colaboración con las pymes y los establecimientos educativos que brindan soluciones de videovigilancia basadas en la nube que se pueden adaptar para que funcionen con los sistemas existentes o se pueden adaptar a partir de sistemas nuevos.
Y aunque el análisis todavía se usa ampliamente para la detección básica de objetos, como contar cuántos estudiantes hay en un área en particular, la IA se usa cada vez más para la detección de anomalías en tiempo real, como detectar si alguien está en un lugar a altas horas de la noche donde no debería. ‘t ser o un vehículo está viajando en sentido contrario por una carretera. Sin embargo, la IA no es una panacea, advierte Sam Lancia, cofundador y director de ingeniería de vídeo de Ava Security: “Al igual que la analítica, la IA no es perfecta. No hay Skynet aquí que mágicamente detecte que esta persona que entra es un tipo malo y le dispare y bloquee la escuela”.
Inevitablemente, aunque la tecnología de IA puede ayudar con la videovigilancia, no proporciona todas las respuestas. Tampoco siempre ofrece una precisión del 100 %, incluso con los conjuntos de datos más completos y el aprendizaje profundo integrado durante muchos años. Para muchas organizaciones, lo más importante es hacer lo básico primero (instalar cámaras en los lugares correctos y asegurarse de que todas funcionen correctamente) antes de considerar invertir en lo último que la inteligencia artificial tiene para ofrecer.
Fuente: IFSEC Global
