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El término Inteligencia Artificial (IA) no es nuevo, y la primera vez que se utilizó fue en 1956 por el profesor John McCarthy  y que a su vez fundo los laboratorios de IA en las universidades de MIT y Stanford. Sin embargo si hace 10 años alguien hubiera mencionado en una sala de juntas el  término “Inteligencia Artificial”, es muy probable que las personas allí presenten hubieran asociado el término con series o películas de ciencia ficción como Star Trek o Terminator  y  le hubieran restado importancia al tema.  En los últimos años venimos escuchando  hablar de Inteligencia Artificial de manera repetitiva al punto de convertirse en  palabras claves  en  los motores de búsqueda como Google y que  se presenta como un atributo destacado  asociado por ejemplo a dispositivos de consumo masivo  como los teléfonos móviles, los televisores, los asistentes de voz o en super computadoras como el doctor Watson de IBM y recientemente en la industria de la seguridad electrónica, en los sistemas de video vigilancia; dado que las cámaras han venido pasando de ser simples dispositivos generadores de imágenes a convertirse en poderosos sensores inteligentes  que pueden procesar imágenes bien sea en el borde o en un servidor central y que proveerán información valiosa para los usuarios.

Si bien en los últimos años hemos visto el boom  de la Inteligencia Artificial, han sido básicamente dos fuerzas las que han impulsado esta explosión acelerada en casi todos los ámbitos de nuestra sociedad.

 Big Data: 

Alrededor de 2015, gracias al internet y las redes sociales, una gran cantidad de datos empezaron a estar disponibles. Resultó que todos esos videos de gatos disponibles en Youtube eran fantásticos para entrenar una IA basado en redes neuronales, en reconocimiento de imágenes e identificación de escenas (Ver fig.1).  Lo mismo ocurrió con todos los likes  de Facebook y las búsquedas en Google cuyos algoritmos basados en IA nos ha demostrado su gran capacidad de predecir nuestros gustos y preferencias e incluso sugerirnos productos, servicios aun cuando el proceso de escritura tenga errores. El exceso de datos ha llevado a una investigación intensificada sobre las formas en que se pueden procesar, analizar y actuar y es allí donde radica verdadero poder de la IA, en su capacidad para encontrar conexiones ocultas entre bits oscuros de información, conexiones que ningún ser humano notaría jamás.

Fig. 1 Tomado de la Revista en línea Quanta Magazine.

GPU´s 

Al mismo tiempo que todo este conjunto de datos provenientes de análisis de videos en YouTube, redes sociales, motores de búsqueda, estaban disponibles, las unidades de procesamiento gráfico (GPU’s) empezaron a inundar el mercado de los semiconductores gracias a su bajo costo y su increíble capacidad de procesamiento de imágenes. Las GPU’s ejecutan gráficos complicados como los que se encuentran en los video juegos, una industria que viene en un acelerado crecimiento frente a otros segmentos de la industria digital del entretenimiento (ver fig.2) y que a su vez también han impulsado la Inteligencia Artificial y su explosión exponencial que podríamos considerar como  el Big Bang  digital impulsado por el video y la gran cantidad de datos que se pueden analizar y procesar simultáneamente gracias a  estas GPU’s y sus algoritmos de Inteligencia Artificial.

Fig. 2 Tomado del portal Statista – El sector de los videojuegos, el de mayores ingresos.

El gigante de las GPU’s NVIDIA Corp.  que ha sido fuerte en el mercado de los video juegos y el hardware de gráficos desde hace varios años, viene impulsando la Inteligencia Artificial con mucha fuerza hasta el punto que para finales del 2020  NVIDIA Corp. tenía una participación del 80.6% de los ingresos globales en el mercado de procesadores de inteligencia artificial que para finales del 2020 representaban cerca de $3.2 Billones de USD, siendo proveedor actual de varios de los fabricantes de soluciones en el mercado de la video vigilancia como AXIS COMMUNICATIONS, BCD VIDEO, DAHUA, HANWHA, MILESTONE o desarrolladores de software basado en IA como Agent VI Y NEURAL LABS donde estas poderosas GPU’s pueden analizar imágenes provenientes de las cámaras  para múltiples aplicaciones como seguridad ciudadana, infraestructura crítica, retail, análisis de tráfico, seguridad en campus universitarios, aeropuertos, parqueaderos y mucho más.

El video como el catalizador del Big Bang digital:

El video es el catalizador del Big Bang Digital, que hemos visto en los últimos años debido a la gran cantidad de información que pueden procesarse y analizarse  gracias a la combinación de GPU’s e Inteligencia Artificial. Solo YouTube tenía cerca de 2.000 millones de usuarios en todo el mundo para finales del 2020 y se subían un promedio de 500 horas de videos cada minuto según datos del portal statista.com   y para finales del 2021 tendremos cera de 1000 millones de cámaras de video vigilancia en funcionamiento en todo el mundo según IHS Markit.

En los sistemas de video vigilancia las cámaras están pasando de ser simples dispositivos generadores de imágenes a convertirse en poderosos sensores inteligentes de imagen que pueden procesar imágenes bien sea en el borde o en un servidor central y que proveerán información valiosa para los usuarios donde el video y sus metadatos, se puedan utilizar en múltiples aplicaciones. Los sistemas de video vigilancia basados en IA , permiten procesar grandes cantidades de imágenes rápidamente sin cansarse nunca a diferencia de lo que puede hacer un operador de video vigilancia; sin embargo sería un mal entendido pensar que las soluciones de IA reemplazarán  el operador humano, pues la verdadera fortaleza radica en una combinación realista  donde la IA  sea una herramienta para aumentar su eficiencia o lo que algunos autores han denominado, como Inteligencia Aumentada, refiriéndose justamente al concepto de que el uso de la IA como una herramienta para ampliar las capacidades del hombre; ayudándolo a ser más rápidos e inteligentes en las tareas que realiza.

Para ilustrar la comprensión de la Inteligencia Aumentada a través de la inteligencia artificial, podemos citar ejemplos concretos como:

Detección de intrusión: Diferenciación de humanos vs animales, arboles u otros objetos.

Análisis de tráfico: Detección de placas y clasificación de vehículos por marcas, colores, categoría del vehículo.

Identificación de personas: Reconocimiento facial, clasificación por edad, genero, color de la ropa.

Aclaremos lo conceptos de la IA

La Inteligencia Artificial es un concepto asociado con las maquinas que pueden resolver tareas complejas que normalmente requieren la inteligencia humana, a su vez tiene dos subconjuntos que definen los alcances de las tecnologías de IA que vemos disponibles en los sistemas de video vigilancia actuales y que dado que son términos que vamos a escuchar comúnmente en esta Mega tendencia; es importante poder diferenciar ambos conceptos:

 Machine Learning

Los algoritmos de machine learning (ML) son algoritmos matemáticos que permiten a las máquinas aprender imitando la forma en la que aprendemos los humanos. El ML es básicamente una forma de conseguir inteligencia artificial.

Fig. 3 Ilustración de Inteligencia Artificial basada en algoritmos de Machine Learning.

En concreto para las aplicaciones de video vigilancia, podríamos ilustrar basado en la imagen de la fig.3,  con la habilidad de un sistema de video de reconocer personas  u objetos como vehículos y diferenciarlos de otros elementos como animales, cambios de luz o movimientos de árboles, que en los sistemas tradicionales generan una gran cantidad de falsas alarmas y grabación de eventos que no son relevantes para el operador, ocupando más espacio en el disco duro y haciendo más difícil la labor del operador al momento de buscar un evento. Al contrario un sistema de video basado en un algoritmo de ML, permite poder reconocer movimientos ocasionados por personas y/o vehículos permitiendo hacer una búsqueda más rápida, optimizar el disco duro y poder usar los metadatos de las imágenes para análisis de tendencias posteriormente.

Deep Learning:

El deep learning (DL) o aprendizaje profundo forma parte del aprendizaje automático. De hecho, se puede describir como la nueva evolución del machine learning. Se trata de un algoritmo automático que imita la percepción humana inspirada en nuestro cerebro y la conexión entre neuronas. El DL es la técnica que más se acerca a la forma en la que aprendemos los humanos.

La mayoría de los métodos de deep learning usan arquitectura de redes neuronales. Es por eso por lo que a menudo se conoce al deep learning como “redes neuronales profundas” o deep neural networks”, se le conoce como “deep” en referencia a las capas que tienen estas redes neuronales.

Fig. 4 Ilustración de Inteligencia Artificial basada en algoritmos de Deep Learning.

En concreto, para las aplicaciones de video vigilancia, podríamos ilustrar basado en la imagen de la fig.4, que una aplicación de un sistema de video con DL  además de diferenciar en una escena entre personas y vehículos, puede darnos información más en detalle sobre estos como por ejemplo diferencia si un vehículo se puede clasificar como un carro, bus, camino, moto o en el caso de las personas, clasificarlas por atributos como edad, genero, accesorios de vestir y muchos más criterios que hacen la búsqueda más amigable para el operador y puedan generar reportes posteriores para el análisis del mismo.

El mercado de la Inteligencia Artificial en el sector de la video vigilancia de la mano de Lince Comercial

En Lince Comercial hemos entendido que la IA es una tendencia que viene transformando el mercado de la video vigilancia que para el 2019 represento el 56% de las ventas del negocio de productos de seguridad electrónica (fuente www.memooricom ) y es por esto que a continuación describimos un breve resumen de la propuesta de cada uno de nuestros partners  en términos de sus ofertas de IA.

AXIS COMMUNICATIONS: AXIS Object Analytics viene preinstalado en cámaras de red de Axis compatibles y ofrece vigilancia inteligente sin coste adicional. Mediante algoritmos inteligentes, elimina la mayoría de las fuentes de costosas falsas alarmas, como vegetación movida por el viento, objetos pequeños en movimiento o las sombras que se mueven rápidamente sobre el suelo.

Fig. 5 Ilustración de las funciones de clasificación y detección de objetos basadas en IA – AXIS Object Analytics.

BCD VIDEO:

Con su línea de productos VSS (Video Storage Solutions) BCD Video creó en el 2019 una línea de  dispositivos de video de alto rendimiento,  prediseñados  para soportar la exigente carga de trabajo que representan en términos de velocidad de escritura, manejo de altos volúmenes de datos y análisis de datos de video mediante poderosas GPU’s tipo NVIDIA TESLA T4.  Estos dispositivos tales como servidores de grabación, estaciones de trabajo y servidores de análisis de video, pueden soportar las aplicaciones de partners de Lince Comercial tales como AXIS, MILESTONE, AGENT VI

Fig. 5 Ilustración de las líneas de servidores de grabación de VSS en versión de montaje tipo RACK o tipo torre.

DAHUA TECHNOLOGY:

Con sus dos líneas de productos WizSense y WizMind, DAHUA simplifica el proceso de selección de sus productos basados en Inteligencia Artificial. En el caso de WiZsense se trata de un potente chip de IA y un algoritmo de aprendizaje profundo permite a los clientes centrarse en los seres humanos y los vehículos sin tener en cuenta datos irrelevantes como mascotas, animales, escombros y condiciones climáticas externas. En el caso de WizeMin, se trata de una línea de gama alta basada en un potente chip de IA y algoritmos de aprendizaje profundo proporciona soluciones integrales orientadas a las personas que incluyen protección de privacidad, metadatos de video humanos, conteo de personas, mapas de calor y muchas más funciones.

Fig. 6 Ilustración de la función SMD 3.0 de la tecnología Wizsense de DAHUA TECNOLOGY enfocada en diferencia humanos y vehículos.

HANWHA TECHWIN:

A través de la serie Wisenet P/X,  Hanwha Techwin  incluye funciones de IA, tales como detección de personas, vehículos, reconocimiento de placas; así como poder diferencia atributos en personas tales como color de la ropa, si la persona lleva gafas, edad, género y en el caso de vehículos, tipo de vehículo , color y placa.

Fig. 7 Ilustración sobre la compatibilidad de las cámaras de inteligencia artificial de la serie Wisenet P con el software de gestión de vídeo (VMS) Wisenet SSM.

MILESTONE SYSTEMS:

Bajo su concepto de plataforma abierta, Milestone Systems  está desempeñando un papel de liderazgo permitiendo que toda su comunidad de socios puedan conectar sus tecnologías basadas en IA al VMS de Milestone.

Fig. 8 Ejemplo de Plugin de reconocimiento facial Dahua para Milestone VMS.

NEURAL LABS:

Con sus aplicaciones basadas en redes neuronales, Neural Labs ofrece una variedad de soluciones de AI aplicadas a control de acceso, peajes, estacionamiento, logística, tráfico y movilidad.

Fig. 9 Software de reconocimiento vehicular Neural Server, combina tecnología neuronal e inteligencia artificial, para desarrollar analíticas de tráfico de manera eficiente y rápida en cualquier escenario.

Agent VI

A través de su línea de productos innoVi, Agent VI proporciona una suite de productos Innovi Remote Guarding, Investigation, Entrerprise, proporcionando un amplio conjunto de capacidades de análisis de video sofisticadas como la detección en tiempo real de eventos de interés, búsqueda rápida, análisis de video grabador, extracción de datos estadísticos; disponible en versión de en la nube SaaS o como software local.

innoVi™ se basa en una arquitectura IoT de 5 niveles:

Sensores (cámaras), Dispositivos inteligentes en el borde – innoVi EdgeTM, Red, Middleware- innoVi CoreTM, usando aplicaciones frontales – innoVi PortalTM o aplicaciones de terceros

Fig. 10 Arquitectura de funcionamiento de InnoVi™.

En qué segmentos  tendrá  mayor impacto la IA.

En el avance de la IA en la industria de la video vigilancia, están involucrados tanto los fabricantes de productos de borde como las cámaras como AXIS,DAHUA y HANWHA , los fabricantes de grabadores, VMS, y Analíticas como MILESTONE, AGENT VI y los fabricantes de GPU’s como NVIDIA y su propuesta NVIDIA Metrópolis, que habilita un conjunto de herramientas de desarrollo que le permite a otros fabricantes aprovechar el poder de la IA proveniente del procesamiento de imágenes de video en aplicaciones tales como:

  • Seguridad publica
  • Salud y Hospitales
  • Seguridad en el trabajo
  • Infraestructura critica
  • Comercio minorista
  • Administración del Trafico
  • Seguridad de campus
  • Seguridad en Aeropuertos
  • Parqueaderos
  • Procesamiento de materiales de desperdicios

Desafíos

Ante un mercado en expansión donde la oferta tecnológica se renueva constantemente y la innovación en los productos y las funciones de la IA son tan veloces, los clientes finales, los integradores y los mayoristas tienen varios desafíos que resolver tales como:

Ciberseguridad: La proliferación de dispositivos inteligentes en nuestros edificios aporta enormes beneficios para los propietarios y ocupantes, pero también aumenta la vulnerabilidad a los ciberataques. Cada endpoint digital crea un riesgo cibernético, así que a medida que avanzamos con la digitalización de edificios, también debemos avanzar con una ciberseguridad más inteligente. A medida que aumentan estos dispositivos inteligentes como lo son ahora las cámaras con IA, aumentan el riesgo de ciberataques, como ya lo mencionamos, por lo que  prácticas como actualización de firmware, cifrados de comunicación entre los diferentes dispositivos, algoritmos de protección contra intentos de contraseñas, deshabilitar los puertos sin uso, encriptación HTTPS en las cámaras para la comunicación con el servidor de grabación, separación de las redes video vigilancia de los otros servicios creando una VLAN que aísle el tráfico de video sobre otros servicios, uso de VPN encriptadas para accesos remotos, etc.

Instalación: La ubicación de una cámara debe considerarse cuidadosamente antes de su implementación, para que el análisis de video pueda funcionar como se espera. Muchos aspectos como la calidad de imagen, el uso de iluminadores IR, las condiciones del clima, la distancia de detección, las propiedades de los objetos como el color y el brillo y el mismo hardware de la cámara, por lo que estos aspectos son altamente relevantes en búsqueda de lograr las expectativas de calidad esperadas de una aplicación basada en IA.

Mantenimiento: Para el adecuado funcionamiento de las analíticas de video basadas en IA es muy importante el mantenimiento de la instalación, pues elementos como telarañas, polvo, cambios en la escena entre otros pueden afectar el desempeño y la precisión de la analítica de video.

Múltiples tecnologías: Como cada fabricante desarrolla múltiples tecnologías que pueden resolver los desafíos de diferentes escenarios o aplicaciones, tal como una analítica basado en IA para protección perimetral, otra para detectar riesgo dentro de una planta, otra reconocimiento de placas y control de acceso, ocurre que tanto los canales integradores como los clientes finales tienen el desafío  de escoger marcas y fabricantes que respondan a sus desafíos presentes y futuros. En ese orden de ideas la elección de una solución end-to-end  desarrollada por un solo fabricante (AXIS, DAHUA, HANWHA)  o una solución multimarca de plataforma abierta (MILESTONE, AGENT VI), dependerá no solo del presupuesto, sino de las necesidades futuras que el integrador y el cliente final  puedan identificar para su instalación.

El big bang digital es una realidad gracias al video y el impulso de la IA. Según proyecciones de IHS Markit, para el 2021 tendremos cerca de 1000 millones de cámaras en funcionamiento en todo el mundo y la mayoría de los fabricantes ya incluyen en su oferta productos basados en IA. Por lo que podremos concluir que recién estamos iniciando el viaje hacia el mundo de posibilidades que ofrece la IA utilizando las imágenes provenientes de los más de 1000 millones de sensores de imagen desplegados en toda la tierra.

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Autor: Jose Francisco Diaz Lozano / Gerente de Innovación – Noviembre 30 de 2021