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La lucha contra las falsas alarmas en videoanálisis
Las falsas alarmas han sido durante mucho tiempo uno de los mayores desafíos en sistemas de vídeo análisis en el sector de la seguridad. Con el objetivo de dar una respuesta efectiva a este problema, se han lanzado al mercado diferentes soluciones de filtrado de falsas alarmas impulsadas por IA que prometen máxima eficacia y precisión, sin embargo cabe preguntarse si estas tecnologías son realmente la mejor respuesta. ¿Es el doble filtrado de alarmas la mejor opción?
¡Descubre cómo combatir de forma eficaz el gran problema de las falsas alarmas en seguridad!
Cómo funciona el análisis de vídeo en local
Los sistemas de videoanálisis que funcionan en local, procesan las transmisiones de vídeo directamente desde las cámaras de vigilancia, ya sea mediante dispositivos o software embebido en las propias cámaras. Estos sistemas operan a 25 fotogramas por segundo (fps), lo que les permite aprovechar una gran cantidad de datos para detectar intrusiones reales con alta precisión. La alta tasa de cuadros permite un análisis de movimiento preciso y una menor probabilidad de omitir eventos cruciales que puedan suponer un riesgo para la seguridad de cualquier instalación.
El filtrado con IA en la nube: ¿un compromiso de precisión?
Por otro lado, las plataformas de filtrado con IA suelen operar en la nube y están conectadas a una central de monitoreo. A diferencia de los sistemas edge, estos no procesan una transmisión continua de vídeo, sino que analizan clips cortos o unos pocos fotogramas por segundo, generalmente entre 2 y 6 fps.
Esta reducción drástica en la cantidad de información procesada plantea una preocupación: ¿puede un sistema que analiza solo una fracción de los datos originales tomar decisiones precisas?
El problema del doble filtrado de alarmas: menos datos, mayor riesgo
Ahora bien, ¿qué sucede cuando se combina un sistema de videoanálisis de 25 fps con una plataforma de filtrado de 3 fps? El proceso de detección termina basándose únicamente en 3 fps. Esto tiene un impacto directo en la eficacia del filtrado de falsas alarmas ya que se reduce drásticamente la cantidad de datos disponibles para la toma de decisiones.
Si esos pocos fotogramas no son claros o no capturan correctamente la intrusión, el riesgo de pasar por alto una amenaza real aumenta significativamente. En otras palabras, el doble filtro, en lugar de mejorar la detección, podría limitarla, generando una falsa sensación de seguridad.
El riesgo recae en diferentes variables, como por ejemplo en la calidad de las imágenes captadas. Imaginad: que pasaría si esos pocos fotogramas no fueran claros y nítidos o que estén mal capturados, el riesgo de perder intrusiones reales aumentaría de forma significativa. Por lo tanto, este enfoque de «doble filtrado» introduce un cuello de botella que puede comprometer la seguridad en lugar de mejorarla.
Las falsas alarmas como desafío clave en seguridad
El impacto de las falsas alarmas varía según el sector. Existen empresas cuyas políticas y estrategias de seguridad son mucho más exigentes, veamos algunas industrias particularmente vulnerables:
- Infraestructura Crítica: Aeropuertos, plantas de energía y otros sitios de alta seguridad requieren detecciones precisas para evitar alertas falsas costosas o peligrosas.
- Logística y Almacenamiento: Instalaciones grandes con movimiento constante necesitan análisis confiables para diferenciar entre personal autorizado y posibles amenazas.
- Espacios Comerciales y Retail: Reducir las falsas alarmas ayuda a los equipos de seguridad a centrarse en amenazas reales y minimizar intervenciones innecesarias.
- Residencial: Detecciones precisas mejoran la seguridad mientras evitan molestias para los residentes.
Un filtrado mal implementado en cualquiera de estas industrias no solo afecta la operatividad y la confianza en los sistemas de seguridad, sino que también puede exponer vulnerabilidades críticas que podrían ser aprovechadas por actores malintencionados.
DFUSION: una alternativa más inteligente en seguridad
En DAVANTIS llevamos años desarrollando tecnologías inteligentes basadas en algoritmos de inteligencia artificial que combinan apariencia y movimiento con el objetivo de realizar una detección temprana de intrusos precisa. A diferencia de los sistemas de filtrado, DFUSION garantiza una detección de alto rendimiento al analizar el vídeo en local, en lugar de depender del filtrado basado en la nube. Esto evita errores causados por problemas técnicos como retrasos en la red o pérdida de imágenes, asegurando la máxima precisión en tiempo real.
Filtrado en local vs. en la nube
Reflexiones finales
El uso de IA en el filtrado de falsas alarmas es una herramienta valiosa, pero es fundamental evaluar cómo y dónde se aplica. La combinación de un sistema de análisis de vídeo en local con un filtrado posterior en la nube puede comprometer la calidad de la detección.
A la hora de elegir una solución de seguridad, es clave considerar la cantidad de datos procesados y la latencia que podría introducir un sistema basado en la nube. Un equilibrio adecuado entre procesamiento local y filtrado inteligente puede marcar la diferencia entre una detección efectiva y una vulnerabilidad latente.
¿Es el doble filtro la mejor estrategia? La respuesta depende de la aplicación y del contexto en el que se implemente, pero una cosa es clara: más datos equivalen a decisiones más precisas y a una seguridad más fiable.
Soluciones como DFUSION, que procesan el análisis de imágenes y vídeos en local, ofrecen una alternativa más fiable y efectiva.
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