Entrevista a Neo, responsable del Canal de Ventas de Hikvision España
Hikvision continúa incrementando su oferta de productos y mejorando las prestaciones de sus soluciones de videovigilancia, en las que aplica sistemas de Inteligencia Artificial (IA) y ‘Deep Learning’ que mejoran sus prestaciones, incrementan su eficacia y aumentan la productividad.
¿Cuáles son las tendencias actuales en videovigilancia? ¿Qué nuevos desarrollos tecnológicos se han incorporado a este tipo de vigilancia?
La tendencia que lidera Hikvision se basa en ‘Video Intelligence’, es decir, la aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial a los equipos de videovigilancia. Estas nuevas tecnologías aplicadas a los equipos permiten ampliar el foco del mercado, ya que abre un sinfín de oportunidades de aportar valor añadido de negocio a los clientes más allá del campo de la seguridad y la videovigilancia.
En este sentido, ya no se trata simplemente de detectar intrusiones, sino de aportar conclusiones de valor al usuario tras el análisis que realizan los sistemas de ‘Deep Learning’ de los datos que recogen los equipos. Se trata, por tanto, de un gran avance que permite ampliar la oferta de soluciones y, por tanto, el mercado, ya que el ‘Video Intelligence’ se puede aplicar a cualquier ámbito empresarial.
En el sector ‘retail’, por ejemplo, aporta ‘insights’ de valor, como mapas de calor, zonas más visitadas del establecimiento, horas puntas, gestión de colas en cajeros y probadores, eficiencia del personal, tiempo de espera; permitiendo así tomar decisiones en base a información útil basada en la experiencia y el análisis.
En la gestión del tráfico, por otro lado, se monitorizan parámetros como la densidad de vehículos en los carriles, matrículas, tipo, color y modelo de vehículo, cinturón de seguridad, control de infracciones (semáforos, cambios de sentido, conducción en sentido contrario). Las conclusiones del análisis de estos datos permiten a las autoridades tomar decisiones sobre la gestión del tráfico para mejorar la eficiencia del mismo.
También aplicable en el sector sanitario, el sistema de detección del comportamiento humano permite, por ejemplo, detectar y activar una alarma cuando una persona cae al suelo, agilizando así el aviso al personal de asistencia.
En la actualidad, Hikvision aporta soluciones en los ámbitos de seguridad ciudadana, educación, entretenimiento, instituciones financieras, energía, administración pública, sanidad, hostelería, joyería, residencial, industrial, telecomunicaciones, transporte y estadios.
A lo largo de febrero una exhibición itinerante de Hikvision visitó diversas ciudades españolas. Una de las paradas coincidió con la celebración en Madrid de Sicur.
¿En qué consiste la aplicación de la inteligencia artificial en videovigilancia? ¿Qué técnicas se emplean para que cámaras y dispositivos de identificación sean capaces de discriminar datos y seleccionar los correctos?
Consiste en dotar los equipos de videovigilancia de una inteligencia y capacidad de análisis basadas en ‘Deep Learning’, que proporciona potencia e inteligencia para aumentar el valor del rendimiento del sistema de vigilancia, ofreciendo aplicaciones de gestión más allá de la seguridad. Esto supone un salto cualitativo frente a los sistemas tradicionales, ya que los algoritmos de ‘Deep Learning’ de Hikvision soportan una programación mucho más profunda en comparación con los algoritmos inteligentes convencionales, que sólo funcionan a nivel de superficie.
Los algoritmos DL realizan el aprendizaje de características y proporcionan un rendimiento asombrosamente preciso y consistente en el análisis de contenido de video (VCA). Cuando se combina con el procesamiento de GPU de alta velocidad, las cámaras ‘DeepinView’ de Hikvision demuestran un cálculo informático más rápido con grandes cantidades de datos.
Esta tecnología permite implementar ahora los análisis críticos (como filtros de falsas alarmas, reconocimiento facial, conteo de personas y la ANPR) de forma fiable en los sistemas de vigilancia -tanto existentes como nuevos-, con aplicaciones versátiles, proporcionando un sofisticado nivel de seguimiento y activación de alarmas durante incidentes, o incluso para alertas previas a incidentes.
Estos análisis también permiten a los clientes reducir la mano de obra necesaria para la búsqueda de secuencias de vigilancia, así como mejorar la eficiencia de la gestión empresarial y el rendimiento de la inversión comercial.
Con la Inteligencia Artificial y el ‘Machine Learning’, los dispositivos tienen capacidad de autoaprendizaje y de tomar decisiones. ¿Qué papel tiene aquí la gestión del ‘Big Data’ para tomar la opción correcta?
El ‘Big Data’ es un concepto muy actual y en tendencia, pero a la vez genérico, ya que simplemente se refiere a un gran volumen de datos a gran escala. Realmente, es la Inteligencia Artificial la que permite la gestión de todo este conocimiento ‘Big Data’, la que nos ofrece un valor diferencial en forma de ‘insights’ que ayuden a los responsables a tomar decisiones. Es importante entender que el objetivo de los sistemas y soluciones basados en Inteligencia Artificial no es tomar decisiones de forma autónoma, sino ofrecer información precisa, útil y de valor a los responsables para que estos tomen las decisiones.
En este sentido, los sistemas de ‘Deep Learning’ se introducen hoy porque necesitan de ‘Big Data’ -un gran volumen de datos- para ejecutar sus algoritmos. Su potencial yace precisamente en que mejoran y aprenden de forma autónoma conforme más volumen de datos analizan.
¿Es el ‘Deep Learning’ una evolución del ‘Machine Learning’? ¿Qué diferencias existen entre ambas?
‘Deep Learning’ y ‘Machine Learning’ son conceptos similares y que suelen solaparse, ya que el primero se refiere al concepto de aprendizaje profundo como sistema, mientras que el segundo se refiere a la ejecución del ‘Deep Learning’ por parte de una máquina o equipo, que “aprende” conforme más datos analiza.
Entendemos como ‘Deep Learning’ los sistemas de aprendizaje profundo donde los algoritmos trabajan un gran volumen de datos de forma estructurada o “tridimensional”, frente al análisis por capas de los algoritmos tradicionales. Esto permite que el sistema identifique por sí mismo los parámetros a tener en cuenta, aprendiendo sobre los casos anteriores, por lo que, a más datos, más aprendizaje y mayor fiabilidad.
¿Qué aporta el DL en el análisis de video? ¿Y cómo lo aplica Hikvision a sus productos y soluciones?
La aplicación de sistemas ‘Deep Learning’ supone un salto cualitativo en la analítica de vídeo, ya que hemos pasado de análisis por capas a análisis tridimensional o de datos estructurados.
Los algoritmos tradicionales requerían la introducción de parámetros para detectar eventos, mientras que los algoritmos basados en ‘Deep Learning’, con una serie de parámetros iniciales, son capaces de aprender de los casos analizados previamente y decidir qué nuevos aspectos o parámetros debe tener en cuenta en los siguientes eventos, incluyendo así parámetros útiles que la mente humana no había tenido en cuenta, todo ello sirviéndose del ‘Big Data’ que recogen los equipos de vídeo.
Así, el ‘Deep Learning’ permite nuevas aplicaciones de los sistemas de vídeovigilancia más allá de la seguridad, englobadas en las siguientes áreas que se muestran en primicia en el camión del ‘road show’ de Hikvision: Reconocimiento Facial, Detección del Cuerpo Humano, Conteo de Personas y Gestión de Vehículos.
¿Cómo contribuyen todos estos desarrollos a aumentar la percepción de seguridad en sus diferentes ámbitos: urbano, transporte, infraestructuras críticas…?
Contribuyen enormemente, dado que los equipos de Hikvision no sólo mejoran sus prestaciones en seguridad, sino que además aportan otros datos de valor para el negocio a nivel de ‘Video Intelligence’.
En concreto, Hikvision apuesta por el movimiento ‘Safe City’ ofreciendo proyectos de soluciones para ciudades inteligentes que integran las tecnologías de ‘Deep Learning’ anteriormente mencionadas. De este modo se unifican mediante control tridimensional para ofrecer información útil y a tiempo real a las autoridades sobre tráfico, transporte público, monitorización de calles y panorámica, protección perimetral y control de áreas críticas.
¿Qué novedades podrán conocer los visitantes al ‘road show’ de Hikvision?
En el ámbito de la Inteligencia Artificial y, concretamente, del ‘Deep Learning’, presentamos los sistemas de 'Reconocimiento facial', 'Detección del cuerpo humano', 'Conteo de personas' y 'Gestión de vehículos', con aplicaciones varias como son la detección de colas, la medición de densidad, el conteo de personas, o el seguimiento de individuos. Estas nuevas series son ‘DeepinMind’ -en referencia al software que analiza los datos- y ‘DeepinView’, equipo de vídeo que recoge los datos de imagen.
Reconocimiento facial: El reconocimiento facial puede desplegarse en muchos escenarios de seguridad y gestión dentro de una variedad de aplicaciones para alertar a los operadores del sistema sobre la presencia de personas de interés. Esto se logra mediante el modelado de la imagen facial y el cálculo de similitudes entretejidas en el sistema.
Esta tecnología se está convirtiendo en una herramienta crucial contra el personal de las listas negras que ingresa en casinos, ya que la identidad de un individuo puede ser utilizada para alertar a los guardias de seguridad sobre la presencia de un delincuente conocido, lo que permite al personal de seguridad negarle el acceso a dicho casino. De esta manera, se pueden prevenir potencialmente los comportamientos fraudulentos. La tecnología funciona igualmente bien para impedir la entrada de delincuentes conocidos en lugares como estadios deportivos o restaurantes.
Detección del cuerpo humano: La tecnología de ‘Deep Learning’ de Hikvision permite que las cámaras ‘DeepinView’ detecten cuerpos humanos mientras filtran objetos y movimientos insignificantes dentro de una escena donde los sistemas VCA convencionales activan falsas alarmas. Esto es particularmente útil para la protección perimetral, donde los usuarios -a menudo- invierten demasiado tiempo y recursos monetarios localizando alarmas significativas e información relevante.
Conteo de personas: Para los centros de transporte, tiendas minoristas, instalaciones deportivas, atracciones para visitantes y aparcamientos, la recopilación y el análisis de información precisa sobre los visitantes ayuda a las empresas a mejorar su rentabilidad y la gestión del lugar.
El análisis de vídeo de conteo de personas puede rastrear el número de usuarios que entran y salen de un área en particular. Puede registrar diariamente el tráfico peatonal a través de una tienda minorista, o monitorear el número de personas en un local para asegurar que los límites de salud y seguridad no se traspasen en un momento dado, como en un museo, por ejemplo, en el que las multitudes se mueven a pie.
Gestión de vehículos: La monitorización del tráfico y el análisis automático de reconocimiento de matrículas (ANPR) se pueden implementar para monitorear el movimiento del tráfico vehicular y mejorar la eficiencia de las estrategias de gestión del tráfico.
El sistema ANPR puede ser utilizado para identificar vehículos con matrícula y permitir el acceso automático a aparcamientos públicos y privados. Las cámaras de aprendizaje profundo de Hikvision ‘DeepinView auto’ aprenden la información de matrículas dentro de una escena y reconocen una mayor cantidad de matrículas que los sistemas ANPR convencionales, sin los a menudo engorrosos ajustes de posicionamiento de la cámara.
Además, presentamos la última generación de la serie ‘DarkFighterX’, ideada para situaciones de baja luminosidad, de vital importancia cuando conocemos que la mayoría de delitos -el 70%- se cometen de noche. En este sentido, la tecnología desarrollada por Hikvision llega un paso más lejos, arrojando imágenes de perfecta claridad en situaciones de luminosidad casi nula.
Para ello, la gama ‘DarkFighterX’ utiliza los mismos principios de tratamiento de imágenes que la retina de los ojos emplea de manera independiente para procesar el color y el brillo. Se trata de un innovador sensor doble que captura mediante infrarrojos el brillo de la imagen, y de otro sensor de luz visible que garantiza unos colores espectaculares, combinándose en una sola imagen a todo color.
También se presentan la gama Thermal de cámaras térmicas y la Gama de PTZ, de cámaras autoajustables sobre dos ejes con ‘zoom’ (horizontal, vertical y zoom).
¿Cuáles son los segmentos de actividad que en la actualidad protagonizan un comportamiento más dinámico?
La ventaja de la aplicación de los sistemas ‘Deep Learning’ en los equipos de Hikvision es que no sólo nos limitamos a ofrecer soluciones de seguridad y videovigilancia a los distintos segmentos, sino que podemos aportar valor al negocio gracias al ‘Video Intelligence’ y la extracción de conclusiones sobre los datos captados.
En este sentido, el segmento ‘retail’ es un claro ejemplo de la transversalidad de aplicaciones de los sistemas de Hikvision, ya que -por un lado- sigue consumiendo soluciones de seguridad (para evitar intrusiones y robos) y, por otro, puede conseguir información muy valiosa para la gestión del negocio basada en ‘Video Intelligence’, por ejemplo mediante mapas de calor de los establecimientos, conteo de personas, seguimiento de las visitas, control y gestión de colas (tiempo de espera y longitud para gestionar eficazmente las cajas), etcétera.
Hikvision aporta soluciones a una gran variedad de segmentos de negocio: Seguridad ciudadana; Educación; Energía; Entretenimiento; Instituciones financieras; Administración pública; Sanidad; Hostelería; Industria; Joyería; Residencial; Telecomunicaciones; Transporte; ‘Retail’ y estadios deportivos.
