Internacional. En un reciente informe de IHS, habla que en los últimos 12 meses han surgido distintos términos nuevos de uso frecuente en la industria de la videovigilancia. Jon Cropley, su autor, intenta hacer un breve resumen de algunos de ellos.
Inteligencia artificial (artificial intelligence). Facultad de los computadores que les permite realizar tareas específicas tan bien o mejor que la inteligencia humana. En el contexto de la videovigilancia, la IA se usa en el campo de la visión artificial (también conocida como visión por computadora) para clasificar las imágenes visuales y los patrones que hay dentro de ellas.
Macrodatos (big data). Volúmenes enormes de información diferente que es almacenada, organizada y analizada por computadoras para identificar tendencias, patrones y relaciones. En el contexto de la videovigilancia, podría tratarse de metadatos que describen horas de material de videovigilancia grabado, en conjunto con otras fuentes de datos para destacar los patrones de la seguridad o las operaciones comerciales.
Informática en la nube (cloud computing). En lugar de emplear un servidor local para almacenar o gestionar datos de videovigilancia, se utiliza una red de servidores remotos conectados a Internet. Por lo general, esta red tiene la capacidad de proporcionar recursos adicionales, cuando sean necesarios, de entre un grupo más grande de recursos disponible. El recurso disponible se puede agrupar en un centro de procesamiento datos o en una red de centros de procesamiento de datos. Estos pueden ser privados (de propiedad total o parcial para uso exclusivo de determinadas organizaciones) o públicos (recursos a los que pueden acceder múltiples usuarios por separado).
Aprendizaje profundo (deep learning). Es una rama del aprendizaje automático y un subconjunto del campo de la IA. El aprendizaje profundo utiliza algoritmos para estructurar abstracciones de alto nivel en datos, mediante el procesamiento de múltiples capas de información, emulando el funcionamiento de un cerebro humano (una red neuronal).
Informática/almacenamiento de borde de red (edge computing/storage). Realizar procesamiento de datos y análisis/almacenamiento más cerca a la fuente de los datos (normalmente, en este contexto, en una cámara de videovigilancia).
Reconocimiento facial (face recognition). Cuando un sistema de videovigilancia puede cotejar automáticamente el rostro de una persona con una base de datos de personas.
Unidad de procesamiento gráfico (graphics processing unit). Un chip especializado programable que se usa en el procesamiento de imágenes. Dada la necesidad actual (en el procesamiento de imágenes) de procesar simultáneamente varios bloques de datos voluminosos, se ha descubierto que las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) son ideales para el aprendizaje profundo o el procesamiento de redes neuronales.
H.265 – (o MPEG-4 parte 2). Es un estándar que define un códec de compresión de video, aprobado por la Sección de Normalización de las Telecomunicaciones de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (ITU-T, por sus siglas en inglés). Comparado con el H.264, el H.265 tiene el potencial de usar entre un 30 y un 40% menos de ancho de banda para una transmisión de video de la misma calidad.
Internet de las cosas (IoT). No se trata de un dispositivo o tecnología específica sino de un marco conceptual en cuyo eje se encuentra la idea de incorporar la conectividad y la inteligencia a una amplia gama de dispositivos. IHS Markit define un dispositivo IoT como un dispositivo que tiene alguna forma de conectividad incorporada que le permite conectarse directamente a Internet (es decir, que tiene dirección IP) o ser conectado (enlazado) a un dispositivo con dirección IP. En el contexto de la videovigilancia, esto podría significar usar datos de videovigilancia con otros sensores o fuentes de información.
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