Radar+Deep Learning

Por Joan Balaguer. Director comercial Grupo Iptecno

Existe una máxima en seguridad que nos impide confiar en una sola tecnología para garantizar la protección de un perímetro o área bajo vigilancia. El sistema que más se acerca a la perfección, con un mínimo de falsas alarmas suele ser la combinación de varias tecnologías. No en vano los perímetros de infraestructuras críticas ya están siempre dotados de varios sistemas en paralelo que nos permiten garantizar la detección.

Visto lo cual parece lógico pensar que cualquier dispositivo destinado a la detección de amenazas de seguridad será mejor cuantas más tecnologías en paralelo o interrelacionadas aglutine. Así un detector volumétrico de doble tecnología IR más microondas siempre será más fiable que uno simplemente basado en IR.

Vídeo Análisis

Pero centrémonos en el control perimetral o de vastas extensiones de terreno como zonas portuarias, campas de contenedores, perímetros de seguridad de infraestructuras críticas donde solemos instalar sistemas de análisis de vídeo. El mundo del vídeo análisis basado en Inteligencia Artificial, y más concretamente en algoritmos «Deep Learning» que autoaprenden del entorno en que se instalan, han llegado a un estado de gran precisión. No obstante uno de los impedimentos más frecuentes para que el Deep Learning pueda clasificar objetos una vez detectados y determinar si se trata o no de una amenaza real, sigue siendo la perspectiva de los objetos detectados.

Me explico, la cámara fija con lente ajustada a un determinado plano focal que usamos en análisis de vídeo adolece del problema de no saber si el objeto que capta está cerca o lejos, de manera que un objeto grande a gran distancia aparece como un objeto pequeño, que ocupa pocos píxeles de imagen y que probablemente no será clasificado como lo que realmente es, y por el contrario un objeto pequeño cercano a la cámara puede aparecer como un intruso cuando a lo mejor se trata de una pequeña araña. A tal efecto los programas de vídeo análisis ya disponen de ajustes que intentan minimizar este efecto, pero igualmente debemos instalar muchas cámaras cada pocos metros paras que estos ajustes sirvan para algo.

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