Desde el punto de vista de un consultor en seguridad electrónica, analizamos las bondades y evolución de las analíticas de video en la videovigilancia.
por Ventas de Seguridad
En el panel denominado “Principales avances en Analíticas de Video y su capacidad de adaptación”, desarrollado en el Video Analytics Summit de Ventas de Seguridad, se habló extensamente sobre los retos de esta tecnología, su implementación en América Latina, su evolución, entre otros temas.
Uno de los panelistas invitados fue el Ing. Germán Alexis Cortés, Presidente - Senior Technical Consultant de Insetron, quien desde su visión de consultor en seguridad electrónica, nos compartió las siguientes respuestas a las principales preguntas desarrolladas en el panel.
Ventas de Seguridad: ¿Cómo ve la implementación de las analíticas de video en América Latina?
Germán Cortés: Como consultores, siempre especificamos el uso de analítica (sencilla o más elaborada). Sin embargo todo depende de los requerimientos y necesidades de los clientes.
He visto que hay mucha demanda en sistemas grandes, en donde el costo de la analítica no es muy representativa, entonces se permiten colocar los algoritmos necesarios. Para sistemas pequeños se utilizan unidades de análisis directo dentro de la cámara, con algoritmos muy sencillos y efectivamente mucho más económico.
Glenn Patricio dice que en Latinoamérica se ha aumentado el 50% en comparación a 10 años. En USA apenas un 10% de aumento. El hardware se ha incrementado en costo por los requerimientos (CPU, GPU, Memoria, comunicaciones y almacenamiento). Pero el software ha bajado bastante e incluso los de uso más sencillo gratis.
VDS: Siempre se ha considerado que la analítica de video es el futuro. ¿Ya llegamos allí?
Germán: No, en mi concepto aún falta bastante para lograr lo que todos queremos, que es que las máquinas piensen y tomen decisiones como humanos. Pero no se confundan, no es que la tecnología no haya avanzado, de hecho creo que es de las tecnologías que más rápido crece y se mejora continuamente.
Solo que cada vez queremos que esa inteligencia artificial sea mejor, se más cercana a un humano y que realice funciones que nos liberen de buscar, investigar, analizar y concluir…eso aún no lo logramos pero vamos en el camino correcto.
VDS: ¿Qué tan exacto y libre de error pueden ser los resultados de las analíticas hoy en día?
Germán: Depende del uso que se le dé. Por ejemplo si estamos hablando de un sistema que cuente personas realmente es bastante exacto; si queremos detectar cuando alguien cruce una cerca virtual es bastante probable que funcione y nos alerte. Pero si queremos identificar el rostro de una persona, la exactitud se aleja. En este sentido muchos sistemas de control de acceso maduros y estables como proximidad son Sigma 6 (3,4 errores por millón); pero los sistemas de control de acceso basados en reconocimiento facial basado en video que se distribuyen de forma masiva son apenas Sigma 3, esto es 67K errores por millón. La diferencia es muy grande (de 99,9999% a 94% de exactitud).
VDS: ¿Qué tanta capacidad de integración con otros sistemas o subsistemas está ofreciendo el mercado?
Germán: Depende de las alianzas entre marcas y estándares que cada fábrica cumpla. La gran mayoría de marcas que desarrollan software de AI/VA, hacen acuerdos con las principales marcas de software VMS. Por lo tanto pueden servir como dispositivo sensor que alerta sobre una condición y entonces depende que el VMS tome acción sobre el sistema de videovigilancia o entregue el dato adecuado a un BMS para que controle otro subsistema. Sin embargo, pocos servidores de AI/VA hablan un protocolo abierto aún.
Considero que las soluciones son muy cerradas todavía. Pero cuando se hacen los acuerdos comerciales, funcionan adecuadamente. Muchas marcas ofrecen SDK y API para que mediante desarrollo en cada caso, se puedan tomar los datos y modificar parámetros; pero esta actividad es muy elitista, toma tiempo y cuesta dinero.
VDS: Los costos asociados siempre son un impedimento para esta tecnología, ¿cómo hemos avanzado en eso?
Germán: Se ha avanzado bastante. La pandemia hizo que esto se acelerara. Los precios continuamente han bajado y las capacidades son mucho mayores. Los precios de experiencias recientes me indican que los precios pueden haber bajado en más del 50% respecto a las mismas características en el 2018/2019. La tecnología cada vez es más completa, más común y por lo tanto la relación costo/beneficio se disminuye mucho, haciendo mas asequible la solución a usuarios que antes no podían.
VDS: ¿Qué algoritmos en analíticas de video se han desarrollado más debido a la pandemia?
Germán: Medición de Temperatura, medición de aforo max., conteo de personas, reconocimiento facial, detección de mascarilla, reconocimiento de características en objetos vehiculares, posibles disturbios.
VDS: ¿Cuáles algoritmos son los más usados hoy en analíticas de video?
Germán: Detección de actividad (movimiento), cruce de líneas o cercas virtuales, objeto abandonado, lectura de placas, sabotaje y enmascaramiento.
VDS: ¿Es preferible que el procesamiento del video se haga en un servidor en la nube, servidor central, en servidores distribuidos o en el borde (cada cámara)?
Germán: Cada caso tiene su beneficios y limitaciones. Cuando el servidor está en la nube, normalmente tienen mayor capacidad de proceso, por lo tanto las velocidades en la detección y toma de decisiones, son mayores; sin embargo todo depende del canal de acceso a internet que se tenga entre ambos extremos de la acción. Ya sabemos que tener toda la información en la nube puede traer problemas de inseguridad. Me gusta la idea de servidores distribuidos que hacen el trabajo de forma local, rápido, latencia mínima, pero obviamente el límite es la capacidad de proceso. Para pequeñas soluciones es la opción más sencilla, económica y eficiente.
Hacer video análisis en cada cámara implica modelos con un procesador dedicado para este fin, distinto al principal de la cámara. Es muy utilizado para algoritmos sencillos, el tiempo de respuesta se disminuye bastante. Adecuado para procesos donde la latencia debe ser mínima y las acciones son muy puntuales; como en integración de subsistemas de manera local.
VDS: ¿Cuáles algoritmos vienen a futuro?
Germán: Acciones especiales a nivel humano que sugieren anormalidad o riesgo: apuntar con un arma de fuego a una persona, coacción, amenaza, estrés, sensaciones críticas, movimientos amenazantes, reconocimiento de acciones especiales (romper vidrios, porte de armamento, velocidad anormal). Grandes cantidades de datos en poco tiempo (detección de situaciones que quizás ni los humanos nos
damos cuenta). Señales de Emergencia con movimientos.
VDS: Con las analíticas de video, ¿la promesa de quitar trabajo al operador de video vigilancia se está cumpliendo?
Germán: Si los sistemas han sido planeados correctamente y se analizan los procedimientos que realiza un operador desde el diseño de la solución, normalmente le alivia un poco el trabajo y le permite que se dedique a reaccionar. El problema es que esto no se hace.
En situaciones normales, la mayoría de conclusiones de la AI/AV, no las opera el operador básico. Quizás el supervisor o el director de Seguridad. Las más básicas y sencillas, alertan adecuadamente al operador. Muchas veces el operador no sabe, no tiene autorización, no conoce cómo la IA puede ayudarle. Las empresa que suministra en instalan no acompañan a su cliente lo suficiente. No enseñan adecuadamente.
VDS: ¿Cómo influye la presencia de analítica de video en la automatización de un sistema de seguridad?
Germán: Son dispositivos útiles para iniciar secuencias de eventos que permitan de forma automática generar acciones en otros subsistemas. Permiten ahorrar tiempo en búsquedas de escenas de video cuando se realiza un reporte en un BMS.
VDS: ¿Qué otros usos diferentes a seguridad se le pueden dar a los algoritmos actuales de analíticas?
Germán: Mercadeo. Control de acciones operativas. Asistencia laboral y educativa. Inicio de servicios (house keeping – hospitales). Control de reglamento interno. Control de normas sanitarias.
VDS: ¿Qué se requiere para darle mayor auge y desarrollo a la tecnología de análisis de video?
Germán: Sencillez en manejo. Disminución radical de costos. Más difusión. Capacidad de estandarizar su uso en unión con otros subsistemas (integración estandarizada).
VDS: Con 5G próximo a inundarnos, ¿cómo se van a cambiar las cosas en esa AI asociada al video?
Germán: Posibilidad de llevar en nuestros celulares una herramienta que desde la nube nos brinde mayor información. Se minimiza la latencia y se permite subir video y bajar datos a gran velocidad. La movilidad se puede entender (ya lo es) como una situación que no crea barreras para acceder a la información oportuna. Más algoritmos y mayores usos cotidianos.
VDS: ¿Cómo impactan los desarrollos de IoT el mercado de la analítica de video?
Germán: Cada cámara a un dispositivo conectado directamente a internet. Facilidad de cableado, facilidad de organización, agrupamiento de sistemas (sincronizados) en grandes extensiones. Facilidad de procesar todos los videos en la nube o al menos concentrar la información relevante allí (el proceso puede hacerse en otro lado). Como esta es una tecnología de carácter masivo e “inundante”, ayudará a que los costos bajen y se masifiquen usos domésticos. Ayuda a que la herramienta sea mas asequible a los usuarios finales.
VDS: ¿Cuál cree que es el mayor desafío que puede experimentar el sector de analítica de video?
Germán: Bajar la tecnología actual a un nivel más popular (barato, común, pertinente, útil).
