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para CRA

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¿Dolores de cabeza por falsas alarmas?

El Análisis de detección de vídeo ha madurado enormemente en los últimos años. Hace dos décadas se podía activar un análisis de detección de movimiento muy crudo, con el objetivo principal de ampliar la capacidad de almacenamiento. Estos análisis fueron, en el mejor de los casos, razonables y no confiables para una detección precisa, especialmente al aire libre.

Con más potencia computacional, se hizo posible utilizar análisis de vídeo para la detección en tiempo real y alertas, utilizando algoritmos más avanzados. Estos algoritmos fueron capaces de modelar lo que veía como el fondo’, y de distinguir objetos en movimiento del fondo conocido, el seguimiento de su trayectoria, y determinar muy aproximadamente si los objetos eran personas o vehículos. Pero los entornos complicados (árboles, arbustos, luces de coches, arañas) todavía daban falsas alarmas significativas.

Con los avances en algoritmos de aprendizaje automático, la precisión de detección se mejoró aún más, hasta el punto de que la analítica se podía implementar con éxito en la mayoría de ambientes interiores y exteriores - siempre y cuando las alarmas fueran verificadas por un operador humano (local o remotamente).

Y con el impulso hacia la mejora continua, ahora estamos en el punto en el que los fabricantes/desarrolladores de renombre están utilizando inteligencia artificial y/o tecnologías de aprendizaje profundo, para reducir las falsas alarmas aún más. La potencia computacional es cada vez mejor, y cuando se utilizan GPU para mayores capacidades de procesamiento, se espera que en unos pocos años, estos análisis de detección igualarán (o superarán) el nivel de precisión de detección del ojo humano.

Cubrimos varios aspectos de la monitorización de vídeo como servicio, con especial atención a la detección y monitorización de vídeo al aire libre, en una serie de 9 partes. ¡Esperar para el siguiente post!

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