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La inteligencia artificial está revolucionando la industria de la videovigilancia. Solíamos depender de alarmas básicas de detección de movimiento que se disparaban cada vez que una cámara de seguridad detectaba un cambio significativo en los píxeles de su imagen. Pero ahora que la tecnología de IA continúa desarrollándose, nuestras cámaras de seguridad se están volviendo mucho más inteligentes y las funciones básicas de detección de movimiento se están volviendo obsoletas.

En la publicación de blog de hoy, vamos a echar un vistazo a la tecnología de aprendizaje profundo de Uniview, que se implementará en varios modelos de cámaras durante los próximos meses. Entonces, ¿qué es exactamente el aprendizaje profundo y por qué es importante?

El aprendizaje profundo es un tipo de inteligencia artificial que permite que una cámara de seguridad aprenda diferentes clasificaciones de objetos, como humanos, animales, vehículos, etc. Con base en estas clasificaciones, la cámara toma decisiones informadas sobre el movimiento que captura, diferenciando entre actividad importante y información insignificante. El aprendizaje profundo evita que las cámaras de seguridad activen falsas alarmas de detección de movimiento. A su vez, ahorra espacio de almacenamiento, minimiza las molestas notificaciones automáticas y hace que su sistema de vigilancia sea mucho más eficiente.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Antes de ver los modelos de cámara específicos de Uniview, ampliemos nuestra definición de aprendizaje profundo. Es muy probable que ya haya escuchado esta frase en el mundo de CCTV, y es algo que escuchará con mayor frecuencia en el futuro. Así que es un término importante de entender.

La inteligencia artificial es un enorme campo de estudio. Para nuestros propósitos aquí, en realidad solo estamos interesados ??en un subconjunto de la inteligencia artificial: el aprendizaje automático. El aprendizaje automático utiliza inteligencia artificial para analizar una gran cantidad de datos, reconocer patrones y aprender de esos patrones.

Digamos que queremos enseñarle a una cámara de seguridad cómo reconocer humanos, vehículos motorizados y vehículos no motorizados. Podemos hacer esto con el aprendizaje automático alimentando manualmente la cámara de seguridad con los datos que necesita saber para reconocer estos objetos. Por ejemplo, programamos la cámara para que reconozca ciertas características sobre humanos, vehículos motorizados y vehículos no motorizados. Le decimos aproximadamente qué tamaños y formas debe buscar, qué velocidades deben tener estos objetos, cómo se ven los diferentes componentes de cada objeto. A partir de esto, la máquina puede aprender a diferenciar entre el movimiento humano, el movimiento de un vehículo y otros tipos de movimiento que deben ignorarse.

Pero el aprendizaje automático tiene sus límites. Dado que depende de nosotros, los humanos falibles, solo hay una cantidad limitada de datos que podemos alimentar a las máquinas para enseñarle lo que necesita saber para obtener el resultado deseado. Pero, ¿qué pasa si le damos la vuelta a esto? ¿Podemos darle a la máquina la salida deseada y dejar que averigüe todos los detalles por sí misma? Si podemos. Esto se llama, lo adivinaste, aprendizaje profundo .

En lugar de decirle a la cámara qué buscar, los procesos de aprendizaje profundo implican darle a la cámara un montón de imágenes etiquetadas y dejar que la cámara descubra lo que necesita buscar. Entonces, digamos que estamos tratando de enseñarle a una cámara de seguridad a buscar personas. Todo lo que tenemos que hacer es mostrar a la cámara miles y miles de imágenes de personas. Personas de todas las formas, tamaños, colores y poses.

Cuando se trata de aprendizaje automático estándar, solo podemos llegar hasta cierto punto introduciendo más datos en las máquinas. Después de un tiempo, comienza a nivelarse. Pero con el aprendizaje profundo, cuantos más datos alimenta la máquina, más aprende qué buscar y más inteligente y eficiente se vuelve.

Eso nos lleva de vuelta a las cámaras Uniview que estamos viendo hoy. En términos prácticos, ¿qué puede hacer por nosotros la tecnología de aprendizaje profundo integrada en estas cámaras? Para fines de demostración, echemos un vistazo al nuevo domo antivandalismo 4K Prime I de Uniview, el IPC3238SB-ADZK-I0.

Domo antivandálico 4K Prime I (IPC3238SB-ADZK-I0)

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UNV Prime I 4K Vandal Dome Funciones de aprendizaje profundo

El domo antivandálico Prime I 4K de Uniview tiene inteligencia artificial de aprendizaje profundo que permite que la cámara reconozca el movimiento de peatones, el movimiento de vehículos motorizados y el movimiento de vehículos no motorizados. Esta tecnología inteligente arroja por la ventana la detección de movimiento estándar basada en píxeles y el análisis de video. Al enfocar la atención de la cámara solo en la agencia humana, resuelves múltiples problemas a la vez. Aquí hay algunas razones por las que la tecnología de aprendizaje profundo es útil para la videovigilancia.

  1. Ahorre espacio de grabación. Si tiene su grabadora configurada para grabar un evento, llevar el aprendizaje profundo a su sistema de videovigilancia puede ayudarlo a ahorrar una tonelada de espacio de grabación. Cuando utilice la detección de movimiento estándar basada en píxeles, su grabadora comenzará a grabar todo lo que se mueva. Animales, hojas, sombras cambiantes. Todo activará su grabadora para comenzar a grabar.
  2. Encuentra eventos importantes más rápido. Incluso si está grabando continuamente en su grabadora, es bueno poder saltar alrededor de su menú de reproducción para ver eventos importantes. La mayoría de las veces, su línea de tiempo de reproducción será de un color diferente durante los eventos grabados. Pero si su grabadora cree que está grabando eventos importantes todo el tiempo, esta función no le resultará muy útil. Con una cámara de seguridad de aprendizaje profundo, sabrá que los eventos coloreados en su línea de tiempo realmente reflejan eventos importantes provocados por el movimiento humano.
  3. Reduce las notificaciones push en tu celular. Si alguna vez sus cámaras de seguridad enviaron notificaciones de eventos a su teléfono celular, infórmenos en los comentarios a continuación si puede relacionarse con esto. Activas las notificaciones automáticas para tu cámara. Unos minutos más tarde, recibe una notificación automática. Cuando lo comprobaste, era una falsa alarma. Unos minutos más tarde, "¡Ding!" Recibes otra notificación. Comprueba de nuevo, solo para encontrar otra falsa alarma. Dentro de algunas de estas falsas alarmas, las notificaciones comienzan a pasar a un segundo plano. En poco tiempo, ya no estás revisando tu teléfono. Eventualmente, simplemente desactivas las notificaciones por completo. Con el aprendizaje profundo, su teléfono solo lo alertará durante eventos importantes, lo que significa que será mucho más probable que detecte un comportamiento sospechoso en el momento en que ocurre.

Cómo configurar filtros de aprendizaje profundo en su cámara UNV

Para aprovechar esta tecnología de aprendizaje profundo, vamos a saltar al menú "Inteligente" en la interfaz web de nuestra cámara. Desde aquí, vamos a seleccionar uno de los cuatro eventos VCA: "Línea cruzada", "Ingresar al área", "Salir del área" o "Intrusión".

  • Cruce de línea: configure un evento para que se active cuando una persona y/o un vehículo crucen una línea configurable.
  • Entrar en el área: configure un evento para que se active cuando una persona y/o un vehículo ingresen a un área predefinida.
  • Salir del área: configure un evento para que se active cuando una persona y/o un vehículo salgan de un área predefinida.
  • Intrusión: configure un evento para que se active cuando una persona o un vehículo se mueva dentro de un área predefinida, con un umbral de tiempo opcional.

Después de dibujar una regla de detección para cualquiera de estos cuatro eventos, tendrá la opción de seleccionar qué tipo de movimiento le gustaría rastrear marcando las casillas junto a la opción "Objeto de instantánea". Sus tres opciones son "Vehículo motorizado", "Vehículo no motorizado" y "Peatón". Puede seleccionar una, dos o las tres opciones. Una vez que haya seleccionado los artículos que le interesan, ¡ya está todo listo!

Refine los tamaños de sus objetos previstos

Si desea afinar aún más su cámara, puede usar la opción "Tipo de filtro" para especificar los tamaños mínimo y máximo para cada uno de los tres tipos de objetos. Este paso es opcional, ya que cada objeto tiene la configuración de tamaño máximo más grande posible y el tamaño mínimo más pequeño posible de forma predeterminada. Sin embargo, esta es una configuración útil para cuando no desea que su cámara capte el movimiento del vehículo a unos cientos de pies de distancia. En la imagen a continuación, ajusté el tamaño mínimo de los vehículos para que la cámara solo enfocara sus esfuerzos en los autos que pasaban y entraban en nuestro estacionamiento, no en los autos que estaban un poco más abajo en la calle.

Mira el filtrado en tiempo real

Una vez que haya configurado sus eventos, puede ver la tecnología de aprendizaje profundo filtrando objetos en tiempo real directamente desde la vista en vivo.

Para hacer esto, diríjase al menú "Común" y haga clic en "Parámetros locales". Desde aquí, habilite "Marca inteligente". Esto le permitirá ver cuadros alrededor de personas y vehículos desde su vista en vivo. También podrá ver sus reglas pares, como su línea para cruzar la línea o su caja para la detección de intrusos.

Si solo está interesado en ver cuadros alrededor de los objetos cuando activan la alarma, puede desactivar la configuración "Objetivo no activado" en el menú Parámetros locales.

Desde la vista en vivo, puede ver qué tan preciso es el algoritmo de aprendizaje profundo de su cámara. Cuando su cámara detecte a un humano, verá a la persona delineada con un cuadro verde. Un vehículo motorizado tendrá un cuadro naranja rodeándolo. Y un vehículo no motorizado tendrá una casilla amarilla. Cuando uno de estos objetos active su evento, verá que el cuadro cambia de verde, naranja o amarillo a rojo.

Esté atento a un nuevo firmware NVR

Con las cámaras de Uniview adoptando esta nueva tecnología de aprendizaje profundo, uno podría preguntarse si las grabadoras de Uniview son capaces de buscar y filtrar en función de objetivos humanos o de vehículos. En este punto no es posible; sin embargo, pronto se lanzará un nuevo firmware de NVR que traerá esta tecnología de aprendizaje profundo a su NVR y abrirá aún más funciones. Cuando eso suceda, haremos un video de seguimiento y enviaremos un correo electrónico. Así que asegúrese de estar suscrito a nuestro boletín para saber cuándo llega el nuevo firmware.

Pensamientos finales

A medida que avanza la tecnología IP, nuestras cámaras de seguridad son cada vez mejores y más inteligentes. Con la implementación de inteligencia artificial de aprendizaje profundo de Uniview, han abierto la oportunidad para que sus cámaras se vuelvan cada vez más inteligentes y confiables. Eso significa que cuando compre una cámara de aprendizaje profundo hoy, su detección de movimiento será aún más precisa dentro de un año. (Tenga en cuenta que este aprendizaje profundo no ocurre en la cámara individual; ocurre en el nivel de fabricación. Eso significa que querrá estar atento a las actualizaciones de firmware de vez en cuando).

El aprendizaje profundo es el futuro de la videovigilancia. La detección de movimiento básica y el análisis de video basado en píxeles simplemente no pueden compararse con la precisión y confiabilidad de estas tecnologías de IA más avanzadas. Cuando esté listo para probar el aprendizaje profundo por sí mismo, puede consultar todos nuestros productos de IA profunda aquí.

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En lugar de depender únicamente del monitoreo humano, los sistemas impulsados ??por IA notifican a los equipos de seguridad sobre posibles amenazas a medida que ocurren, lo que ayuda a las empresas a prevenir robos o actividades ilegales, así como a aumentar la precisión humana.

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