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Intelligent Video: la clave para analizar grandes datos de vídeo


La tecnología de videovigilancia ha dado un salto cuántico en la última década. Ahora tenemos una resolución superior con HDTV, 4K y hasta 20 megapíxeles de resolución. Con más lentes sensibles a la luz y sensores inteligentes, las cámaras han evolucionado de simples herramientas de disuasión a recolectores sofisticados de inteligencia de negocios. Como resultado, nuestros sistemas de seguridad están generando continuamente cantidades masivas de datos: estamos siendo inundados por grandes datos. La pregunta es: ¿qué hacemos con esta gran  colección digital?

Aquí es donde la analítica de vídeo y la integración del sistema de seguridad entran en juego. Permiten a los usuarios profundizar en grandes datos y en múltiples fuentes para extraer rápidamente detalles críticos de eventos o detectar tendencias durante un período de tiempo específico.

Cuando el análisis se introdujo por primera vez en el mercado de la seguridad hace una década, el rendimiento era menos que óptimo. La tecnología se ha ido volviendo cada vez más robusta y fiable; ahora puede traducir vídeo de vigilancia en información de negocio. A medida que los desarrolladores continúan perfeccionando la tecnología, se puede esperar que la inteligencia de vídeo se convierta en una característica incorporada más común para cámaras de videovigilancia y sistemas de administración de video.

¿Cómo funciona el análisis inteligente de video?

El análisis inteligente de vídeo en red también conocido como análisis de contenido de vídeo, es el proceso de análisis de datos de vídeo para transformarlo en información procesable. Se basa en complejos algoritmos matemáticos que convierten las imágenes en datos que se pueden buscar con reglas programables para determinar si los eventos observados son normales, deben ser marcados como alertas al personal de seguridad o la policía, o contener datos importantes para el negocio.

En una arquitectura centralizada, la inteligencia reside en el sistema de gestión de vídeo (VMS). El inconveniente es que los algoritmos de vídeo inteligente consumen considerable poder de cálculo, lo que limita el número de cámaras que pueden ser gestionadas por un servidor.

En una arquitectura distribuida, la inteligencia reside en los dispositivos de borde: las cámaras IP o codificadores de vídeo. El análisis es más preciso porque se basa en vídeo sin comprimir directamente desde la cámara. La configuración es infinitamente escalable y potencialmente reduce el uso de ancho de banda porque la cámara o grabadora de video puede decidir si enviar el video al servidor basado en el análisis de contenido.

Hoy en día, el video inteligente se utiliza principalmente en transporte de alto riesgo, infraestructura crítica e instalaciones gubernamentales que requieren un tiempo de respuesta rápido a un evento o donde un gran número de cámaras necesitan ser gestionadas de forma proactiva con infraestructura de Big Data que da soporte al “streaming” análisis.

 

Fuente: Fredrik Nilsson / TDWI

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