4 tendencias de videovigilancia inteligente que usted verá en el 2020

La videovigilancia es una industria de rápido crecimiento. Está empezando a desempeñar un papel importante en las ciudades inteligentes, granjas e incluso en hogares inteligentes. Es un componente crítico de la seguridad, pero también se utiliza para la investigación.

Marbella, una ciudad inteligente en el sur de España, utiliza el sistema de vigilancia más avanzado de todo el país. Según em>El País, a principios de 2019, una de las 85 cámaras IP UHD grabó al ladrón en acción, incluyendo la cara, el cuerpo, la forma de caminar, etc. El mismo sistema de vigilancia, utilizando algoritmos de Inteligencia Artificial (IA), escaneó todos los vídeos de 85 cámaras en tiempo real, aplicó el reconocimiento facial e identificó al mismo ladrón que caminaba por las cercanías.

¡Tal es el poder de la videovigilancia potenciada por otras tecnologías!

Aquí están las cuatro principales tendencias de videovigilancia que guiarán la evolución de la seguridad.

Analítica de videovigilancia basada en inteligencia artificial

La videovigilancia puede ayudar a proporcionar seguridad y a prevenir eventos no deseados, pero para encontrar información valiosa a través de todo ese contenido de streaming, necesitaríamos ojos concentrados y no cansados. Tradicionalmente, un par de agentes de seguridad se colocaban detrás de la pantalla y navegaban por diferentes transmisiones de video con la esperanza de encontrar algo extraordinario.

Con la tecnología de Inteligencia Artificial (IA), estos agentes de seguridad pueden salvar sus ojos. El software de IA puede analizar las imágenes y el audio de las transmisiones y grabaciones de videovigilancia en vivo. Puede utilizar algoritmos de reconocimiento de imágenes y reconocer rostros, objetos, eventos y más. Los robots de IA pueden hacer esto cien veces más rápido que los ojos humanos y sin cansarse.

La IA ha evolucionado en diferentes campos, y uno de los más importantes es la «Visión Computarizada». Existen diferentes subdominios de la Visión Computarizada; estos incluyen:

  • Detección de eventos
  • Reconstrucción de la escena
  • Seguimiento de video
  • Reconocimiento de objetos
  • Estimación de poses 3D
  • Estimación del movimiento
  • Restauración de imagen

¿Cómo funciona la IA en la videovigilancia?

Todos los datos de las transmisiones en directo de videovigilancia se alimentarán a un motor de procesamiento analítico basado en la Inteligencia Artificial. El motor analizará el contenido en tiempo real, extraerá los metadatos clave y enviará alertas inmediatas a los agentes de seguridad.

Este análisis no suele ser realizado por las cámaras del sitio, sino por computadoras de borde como NVRs o servicios basados en la nube. Una computadora de borde con capacidades de NVR como el NVA-3000, que se construye para la vigilancia por video y visión artificial. Y en la nube, el procesamiento de IA puede ser hecho por un servidor similar o a través de nuevos servicios como VSaaS (Video Surveillance as a Service, Videovigilancia como un Servicio).

Aplicaciones populares de la IA en la videovigilancia

  • Reconocimiento de rostros y objetos: Puede ser útil para el control de acceso inteligente a áreas sensibles o para identificar sospechosos criminales/terroristas. Esta aplicación es ideal para hogares inteligentes para la detección de personas/vehículos/mascotas.
  • Análisis del comportamiento: Esta tecnología basada en IA puede observar comportamientos y eventos inusuales, por ejemplo, personas que se mueven en áreas prohibidas después de ciertas horas. O también puede ser que haya multitudes de personas que crecen rápidamente.
  • Detección de movimiento: El movimiento inusual puede ser detectado en momentos o áreas donde se supone que no debe ocurrir.
  • Análisis de audio: La vigilancia también incluye el audio. El análisis de sonidos anormales puede ser útil para hogares, industrias o vehículos inteligentes.

La monitorización de vídeo llega a entornos extremadamente duros

La monitorización de entornos extremos y remotos como plataformas petrolíferas o minas de carbón donde los gases peligrosos podrían causar explosiones e incendios, o buques de carga donde la corrosión y la humedad son problemas cotidianos, no es una tarea fácil. El uso de la videovigilancia tradicional en estos casos a menudo no era posible.

Pero gracias a la nueva tecnología de computación y comunicaciones, estos ambientes extremos pueden ser monitoreados desde una estación remota. La nueva tecnología de las cámaras IoT, los dispositivos de computación de borde en el sitio, los NVRs industriales resistentes de vigilancia remota y las capacidades de banda ancha móvil incorporadas, pueden hacer que esto suceda.

Las cámaras IP y los dispositivos de borde son los primeros que deben ser reforzados. Las cajas inoxidables cerradas, los materiales especiales o las cajas dobles incorporadas con líquidos de refrigeración pueden ayudar a tolerar:

  • Temperaturas altas o bajas.
  • Altos niveles de radiación.
  • Algunas explosiones e incendios.
  • Humedad y corrosión.
  • Vibración constante.

Un ejemplo de un dispositivo que puede ayudar con la videovigilancia en vehículos de respuesta a emergencias como la policía, la ambulancia o los bomberos es el LEC-2580 de Lanner. Este dispositivo puede soportar carreteras en mal estado, vibración y movimiento constante, a la vez que proporciona una conexión fiable a Internet.

How To Monitor Extreme Environments?

Las cámaras de exteriores que graban el contenido pueden transmitirse en directo a un smartphone a través de la red 5G, o también pueden enviarse a un servicio en la nube para un análisis de IA. La nube o un dispositivo de computación de borde como el MEC puede preprocesar todos los datos. El análisis de IA puede proporcionar control de acceso físico, detección de incendios, derrames químicos, inundaciones, detección de intrusos y notificar al agente de seguridad inmediatamente.

IoT volador y drones en el borde

Los drones también son conocidos como «los dispositivos voladores IoT», o UAVs (Vehículos Aéreos no Tripulados), están recibiendo mucha atención últimamente. Y gracias a las nuevas tecnologías como LTE Privado, el 5G y la computación de borde, los drones pueden ser usados en muchas aplicaciones.

Un ejemplo de los drones utilizados en videovigilancia es el trabajo de Skylark Labs, una empresa de visión artificial que desarrolló la tecnología Análisis de Sospecha Aérea (ASANA). ASANA es un sistema de seguridad que, utilizando drones, puede identificar actividades anormales y sospechosas en multitudes de personas. Estos aviones no tripulados vuelan alrededor de las multitudes y transmiten sus datos a través de redes de alta velocidad a un servidor basado en la nube para su análisis.

Aplicaciones para drones en video vigilancia

  • Reconocer comportamientos inusuales desde una gran altura para las multitudes.
  • Monitorear peligros como incendios, inundaciones o volcanes en erupción.
  • Reconocer los rostros de criminales y seguir objetivos.

Debido a que los aviones no tripulados se mueven y vuelan, necesitan comunicaciones móviles e inalámbricas rápidas. Las tecnologías de banda ancha de baja latencia, como el LTE privado y el 5G, pueden mejorar la precisión y la velocidad de sus tiempos de respuesta. Estos dispositivos voladores pueden comunicarse a altas velocidades con un dispositivo de computación de borde cercano como la Computación de Borde de Acceso Múltiple (MEC).

Los drones están adquiriendo mucha popularidad en las ciudades inteligentes, granjas e industrias. Este es el caso de Huawei y XAG, que se han asociado para llevar a cabo experimentos de vigilancia en granjas inteligentes. La aplicación utiliza banda ancha móvil de 5G sobre aviones no tripulados impulsados por IA y sensores IoT desplegados en campos agrícolas. La solución utiliza aviones teledirigidos y sensores IoT para vigilar las granjas, a través de vídeo y también mediante la detección de factores medioambientales.

Ciberseguridad en la videovigilancia

La ciberseguridad se ha convertido en una de las principales preocupaciones de los consumidores, empresas, pequeños negocios y cualquier persona en cualquier sector de la industria. Lo mismo ocurre con la videovigilancia.

En octubre de 2016, una de las denegaciones de servicio distribuidas (DDoS) más perturbadoras y destructivas de la historia de la ciberseguridad derribó la mitad del Internet de los Estados Unidos. El popular ataque botnet Mirai derribó al proveedor de servicios de registro de dominios, Dyn que albergaba sitios web como Amazon, Github, HBO, Netflix, Paypal, Reddit, Airbnb, Twitter y otros. El ataque infectó más de 600.000 dispositivos IoT, y la mayoría de ellos eran cámaras de videovigilancia.

El ataque Mirai tomó cámaras IP vulnerables y las convirtió en un ejército de zombis (o bots). Hoy en día, todas las cámaras IP, NVRs o drones conectados a Internet son altamente vulnerables. Pero eso no es todo, al comprometer sistemas completos de video vigilancia, los hackers pueden:

  1. Poner en riesgo la privacidad de las personas.
  2. Destruir contenido de video valioso, como evidencia.
  3. Vender contenido de video.
  4. Usar cámaras de video vulnerables como puertas traseras.

En el año 2017, después del ataque Mirai, otro caso llegó a las noticias. Días antes del día de inauguración de Donald Trump, dos hackers obtuvieron el control de las cámaras de vigilancia de Washington DC. Al parecer, y según un artículo de The Wall Street Journal, una computadora de la policía que controlaba la videovigilancia fue infectada con ransomware, para que los hackers pudieran tomar el control de toda la vigilancia de la ciudad más importante de los EE.UU., por un tiempo.

Muchos fabricantes de cámaras de video IoT venden sus productos con toneladas de vulnerabilidades, que por lo general no cumplen con los estándares de seguridad. Las cajas de las cámaras son débiles, vienen con contraseñas predeterminadas fáciles de adivinar, el Bluetooth está abierto, etc. Todas estas vulnerabilidades sólo facilitan la hackeo de la videovigilancia.

Palabras finales

Aunque todas las tendencias para el año 2020 que se muestran aquí marcarán una nueva dirección en la videovigilancia, la analítica de videovigilancia impulsada por IA es la que se muestra más prometedora. La tecnología de IA con sus subcampos, como el reconocimiento de imágenes y la visión artificial, cambiará por completo las reglas del juego.

Pero todo esto se une, sin las cámaras IP seguras de alta tecnología, los dispositivos IoT, la computación de borde, la banda ancha de baja latencia 4G/5G y la analítica de videovigilancia basada en IA no sería lo mismo.

4 tendencias de videovigilancia inteligente que usted verá en el 2020 was last modified: octubre 29th, 2020 by LEI Technology