Una tecnología de cámaras adecuada en IA para un perímetro ‘inteligente’

Ninguna solución perimetral se parece a otra, pero casi todos los enfoques tienen dos cosas en común: la combinación e interacción de diferentes tecnologías es compleja de implementar y de manejar. Y, por otra parte, la mayoría de las soluciones perimetrales sufren bajo el gran número de falsas alarmas que exigen mucho personal en la vigilancia y disminuyen su fiabilidad.

Los desarrollos de los últimos años prometen remedio, siempre que las tecnologías se usen correctamente. Dos áreas, en particular, han destacado. Por un lado, la de análisis: la Inteligencia Artificial (IA) avanza más y más en el análisis de vídeo y promete una mejora considerable en la exactitud del reconocimiento. De este modo, el análisis de vídeo ofrece, por primera vez, la posibilidad de una ‘automatización’ parcial de la verificación en la protección perimetral. Por otro lado, el área de los sistemas de cámara mismos: en combinación con las capacidades de análisis modernas, determinadas tecnologías de cámara asumen cada vez más las tareas de la detección o, lo que es lo mismo, el primer reconocimiento de sucesos.

Para proteger un perímetro con métodos convencionales de forma realmente eficaz, es necesaria una combinación de diferentes tecnologías. No existe ninguna solución ideal, sino que —dependiendo del entorno del cliente– hay que optar por las correspondientes tecnologías complementarias de detección, como pueden ser sistemas de alambre tensado, tecnología de radar o acelerómetros. La mayoría de los sistemas tienen costes elevados de adquisición, implementación (requieren normalmente componentes de infraestructura como alambre y sensores en cada metro del perímetro) y, finalmente, de funcionamiento. El hecho de que ningún sistema solo es suficiente multiplica los gastos nuevamente.

Entonces, ¿no sería evidente que los sistemas de cámara, que muchas veces ya existen para la confirmación de eventos, pudieran asumir toda la tarea de detección o, al menos, una parte de ella? Esto es posible, si la solución de cámara está diseñada para ello. El sistema tiene que disponer de las funciones básicas de VCA (Video Content Analyse) que activan una alarma en cuanto se detecta una intrusión. Había que mencionar aquí, a modo de ejemplo, la ‘Intrusion Detection’ (detección de intrusión) o el ‘Line Crossing’ (cruce de línea).

Sin embargo, hay razones que justifican que, en general, en la protección perimetral se sigan usando los sistemas de cámara en general únicamente para la verificación y no para el reconocimiento de sucesos. Un motivo habitual es la insuficiente posibilidad de planificación de la calidad de resolución: un análisis sólo puede ser tan bueno como la calidad de los datos que han de ser analizados. Por tanto, los usuarios deberían dar mucha importancia a que un proveedor ofrezca posibilidades de especificar con poco esfuerzo la exacta densidad de resolución mínima en todo el perímetro a captar para un reconocimiento exitoso de un objeto o persona. Esta está definida en la norma DIN EN 62676-4, válida a nivel mundial, y está fijada –según el escenario– entre 125 y 250 píxeles por metro para el reconocimiento y la identificación, respectivamente, de una persona. La definición precisa, ya en la planificación, es requisito básico para el análisis, preservación de pruebas y análisis fino adicional mediante medios de IA.

De similar importancia es la elección de la iluminación adecuada: si es posible usar luz blanca, normalmente es suficiente un sistema de cámara potente para situaciones de día y de noche con lluvia. Los buenos sistemas son capaces de garantizar con focos infrarrojos activos un reconocimiento suficiente de objetos así como la identificación de personas, incluso bajo condiciones de luz deficientes. Si ninguno de ellos es posible, es recomendable, para condiciones lumínicas o climatológicas malas, complementar las soluciones con cámaras térmicas. Estas son, en todo caso, inocuas en cuanto a la protección de datos, pero, por contra, no permiten ninguna identificación de personas y preservación de pruebas, por lo que hay que trabajar o bien con luz blanca puntual conectable o bien con personal de vigilancia.

También en la verificación se pueden evitar muchos errores mediante la elección de la tecnología apropiada. Las cámaras modernas de ‘sensores multifocales’, como la Panomera de Dallmeier, se distinguen de la combinación clásica 'cámara de un solo sensor más cámara PTZ': por un lado, por sus densidades de resolución mínimas constantes, incluso a través de trayectos largos, requiriendo así menos cámaras; y por otro lado, por la posibilidad de abrir vistas de zoom a voluntad para la verificación manteniendo así también bajo control situaciones complejas como la intrusión de varias personas. Al contrario de las soluciones convencionales, se puede hacer zoom, tanto sobre las imágenes en vivo como en la reproducción, con una alta calidad de resolución, permitiendo de este modo captar cualquier zona con detalle también a posteriori.

Además de un número mínimo de sistemas para la protección perimetral, el mayor potencial de optimización está en la automatización parcial de tareas que, actualmente, requieren todavía mucho personal y tiempo. Un papel central lo juega en este contexto la IA. Con todo el razonable escepticismo, existen ya, especialmente en la protección perimetral, soluciones concretas que prometen un beneficio enorme para el cliente en gastos de personal y, con ello, en los costes operativos totales. La solución del fabricante de Ratisbona Dallmeier trata las pre-alarmas generadas por el VCA clásico – incluyendo las ‘fuentes de error’ habituales como p.ej. ramas que se mueven, animales o cambios rápidos de las condiciones de luz – en un segundo nivel de análisis mediante redes neuronales. En el “motor IA” está definida una determinada probabilidad de reconocimiento, y sólo las alarmas que superan este valor son transmitidas al centro de operaciones para su verificación “humana”.

Los resultados pueden dejarse ver: la experiencia en las primeras instalaciones de clientes muestra una reducción de las falsas alarmas a prácticamente cero y, por tanto, la evidente disminución en el esfuerzo de verificación o seguimiento de alarmas. De esta manera, los usuarios consiguen, por un lado, un enorme ahorro de costes, ya que pueden proteger con el mismo personal perímetros mucho más grandes; y, por otro, la seguridad objetiva aumenta por la atención significativamente más alta de los operadores. Al fin y al cabo, saben ahora, que detrás de un aviso de alarma hay con una muy alta probabilidad un incidente relevante, en lugar de otra falsa alarma más.