El análisis de video para la seguridad en empresas y organizaciones ha cobrado una importancia creciente debido a su capacidad para transformar la gran cantidad de datos visuales generados por los sistemas de videovigilancia en información útil y accionable.
La integración de esta estrategia en las políticas de videovigilancia se convierten en una de las bases de la seguridad preventiva de las compañías. Actualmente, además, encontramos las herramientas que fusionan estos sistemas de vigilancia con la Inteligencia Artificial, de forma que el procesamiento inicial de los datos extraídos se realiza a través de sistemas entrenados para identificar objetos, personas, delimitación de espacios…
Esta combinación potencia la capacidad de los sistemas de videovigilancia para no solo registrar eventos, sino también para interpretarlos, predecir posibles incidentes y tomar decisiones en tiempo real.
Importancia del análisis de datos en videovigilancia
Como se puede ver, el análisis de datos en videovigilancia garantiza una seguridad preventiva favoreciendo la extracción de datos de las imágenes procesadas. Esto cobra importancia si se desglosan todos los aspectos en los que la videovigilancia se vuelve imprescindible para la seguridad de las organizaciones.
Detección temprana y respuesta rápida
El análisis de video permite la identificación automática de actividades sospechosas en tiempo real, esto permite una respuesta rápida ante posibles amenazas.
Desde la detección de intrusos hasta la identificación de comportamientos que precedan a una incidencia, pasando por la aparición de objetos sospechosos o de obstáculos en las vías de tránsito, el análisis de video permite mejorar la eficiencia de los sistemas y reducir, en cierta manera, los costos de la mantención de estos.
A esto se le añade que con la integración de la IA en las propias cámaras de seguridad se puede reducir la necesidad de monitoreo humano y permite la optimización de la asignación de personal de seguridad, enfocándose donde más se necesite.
Inteligencia operativa y toma de decisiones
Más allá de la seguridad, el análisis de video ofrece insights valiosos para la toma de decisiones operativas. Análisis de patrones de movimiento, disposición del espacio para la experiencia del cliente…
En este apartado cobra especial importancia la aplicación de IA en los sistemas de videovigilancia. Tanto en las propias cámaras como en los software de gestión. Gracias a esto, las organizaciones pueden permitirse la automatización en la detección de objetos y patrones que hagan saltar alertas al personal de seguridad.
Además, al ser capaz de procesar un gran volumen de información y de datos históricos, la Inteligencia Artificial es capaz de hacer una predicción de tendencias y potenciales incidentes antes de que ocurran. Gracias a estos avances, las compañías cuentan con un plus de inteligencia operativa que permite mejorar la toma de decisiones.
Análisis de video para investigaciones forenses y cumplimiento de normativas
En el caso de que se dé algún incidente que no se haya podido predecir o solventar a tiempo, a la hora de las investigaciones forenses, contar con un sistema de analítica de video y de los datos extraídos las investigaciones son mucho más eficientes y rápidas. Identificación de sospechosos, reconstrucción de sucesos o recopilación de pruebas son algunas de las aplicaciones de la analítica en las investigaciones.
Además, dependiendo de la industria a la que se pertenezca, contar con sistemas de analítica permite cumplir adecuadamente con la normativa y las políticas de seguridad. A través de estos sistemas se puede proporcionar una evidencia documentada de que las medidas están en regla y en funcionamiento.
Aplicación práctica del análisis de video
Ejemplos prácticos donde la aplicación del análisis de video cobra especial importancia serían:
- Seguridad en Tiempo Real: en entornos críticos, como aeropuertos o espacios públicos grandes, la IA puede alertar de inmediato sobre actividades sospechosas, ayudando a prevenir delitos o ataques antes de que ocurran.
- Optimización Operativa: en el sector minorista, la IA puede analizar patrones de movimiento de clientes para optimizar la disposición de la tienda, mejorar la gestión de inventarios y aumentar las ventas.
- Gestión de Tráfico y Estacionamientos: la IA puede mejorar la fluidez del tráfico y la gestión de estacionamientos al analizar patrones de tráfico, identificar congestionamientos y sugerir rutas alternativas o ajustes en los semáforos.
- Análisis de Sentimiento y Crowdsourcing: en eventos masivos o en el transporte público, la IA puede evaluar el estado de ánimo general de la multitud y anticipar situaciones de riesgo, como aglomeraciones o disturbios, permitiendo una respuesta rápida de los equipos de seguridad.
