laciones, las operadoras en el pasado emplearon a menudo cámaras de vigilancia analógicas. Sin embargo, la tecnología, entrada en años, ya no proporciona la calidad de imagen adecuada para identificar claramente a las personas y vehículos. A veces se usan cámaras con análisis de contenido de vídeo (VCA) para la vigilancia de las esclusas con el fin de detectar embarcaciones no autorizadas. Pero estos sistemas generan muchas falsas alarmas debido al oleaje y los reflejos del agua. Verificar manualmente este elevado número de falsas alarmas supone para los responsables de seguridad una carga enorme. NO HAY NINGUNA SOLUCIÓN ESTÁNDAR En la tecnología de vídeo, el problema de las altas tasas de falsas alarmas se asocia generalmente con situaciones en el perímetro en las que se detectan personas o vehículos. Sin embargo, el particular desafío en puertos y refinerías consiste en la detección de objetos de forma automática y fiable a pesar del oleaje y los reflejos del agua, lo que requiere grandes cantidades de imágenes de vídeo con las que poder entrenar redes neuronales en el tratamiento de estas embarcaciones. De esta manera, los puertos y refinerías están implementando ahora soluciones de videoseguridad que vigilan esclusas completas y detectan automáticamente pequeñas embarcaciones con estas redes neuronales especialmente entrenadas. Pero dado que cualquier análisis de vídeo sólo puede ser tan bueno como los datos de los que dispone, un análisis de vídeo basado en IA como éste sólo puede ser tan bueno como las imágenes y vídeos que recibe de las cámaras. ¿ES POSIBLE? VISIÓN AMPLIA, VISTA GENERAL Y VISTAS DE DETALLE AL MISMO TIEMPO En la práctica, han demostrado su eficacia para la captación de grandes áreas las así llamadas cámaras de sensores multifocales que combinan hasta ocho sensores de diferentes distancias focales en una unidad óptica y representan el espacio de objeto a captar como una imagen general de alta resolución. Esto garantiza una alta calidad de imagen en toda el área, el requisito básico para que las redes neuronales proporcionen resultados fiables. Otra ventaja de esta tecnología de cámara es que, dependiendo de la aplicación, puede sustituir hasta 24 cámaras megapíxel, reduciendo así significativamente los costes de infraestructura para componentes como mástiles, cables y redes. Para la vigilancia de compuertas se utilizan a menudo como apoyo cámaras infrarrojas con IA. Y los sistemas de vídeo también puede ser útiles en el resto de las instalaciones: cámaras de 180 grados son idóneas para vigilar los accesos –calzadas interiores incluidas– y registrar todas las personas y vehículos que quieren entrar al recinto. Esto también se conoce como “mitigación de vehículos hostiles” (HVM) o, dicho de otra forma, defensa contra un ataque terrorista con vehículos. Las cámaras de alta resolución permiten al personal de seguridad, por ejemplo, identificar fácilmente las matrículas, incluso desde una distancia de más de cien metros. Las cámaras de sensores multifocales son idóneas para aplicaciones de análisis de vídeo basado en IA de grandes áreas. Foto: Dallmeier Electronic. Muchos puertos y refinerías informan que un análisis de vídeo basado en IA que usa redes neuronales especialmente entrenadas reduce las falsas alarmas al mínimo 19 INFRAESTRUCTURAS CRÍTICAS
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