Deep Search de VIVOTEK, una alternativa seria en búsqueda forense para videovigilancia

Búsqueda Forense y la alternativa de VIVOTEK

El acceso a la tecnología que permite la búsqueda forense con base en IA en videovigilancia hasta hace unos años era algo muy limitado para muchos usuarios, sin embargo, a medida que ha ido evolucionando la tecnología de IA aplicada a videovigilancia, ésta es más accesible para más segmentos del mercado de la seguridad. 

Gracias a fabricantes como VIVOTEK actualmente está a disposición del público en general. Son varias las ofertas del mercado pero no es fácil encontrar un desarrollo enfocado en el desempeño, optimización y además reducción de costos en la solución.

Cada vez más los usuarios finales reconocen el valor que la inteligencia artificial puede aportar a sus procesos de seguridad o en general lo que puede sumar un sistema de videovigilancia optimizado para sus procesos, gran parte de estos usuarios no conocen realmente cómo diferenciar entre las opciones del mercado más allá de las campañas de mercadeo que muchos fabricantes hacen para promocionar equipos “inteligentes” y que en realidad si requiere un poco más de explicación para no generar expectativas inadecuadas..

Dentro de todos los problemas que los usuarios finales sienten con los sistemas de videovigilancia está el de optimizar los procesos de análisis de video y búsqueda de información realmente útil para mejorar sus esquemas de seguridad o investigaciones cuando se presentan novedades, en el artículo de este enlace citamos algunos de los problemas comunes en videovigilancia que la IA resuelve.

Como veremos en esta nota, Deep Search de VIVOTEK es una solución para cualquier nivel de proyecto, revolucionaria, realmente inteligente y muy accesible en precio. La precisión y la velocidad de Deep Search de VIVOTEK la destaca como una excelente herramienta para que los usuarios puedan realizar búsquedas y análisis de video de manera rápida y fácil.

¿Dónde se puede tener Deep Search de VIVOTEK?

VIVOTEK ha puesto su nueva tecnología Deep Search en tres tipos de aplicaciones NVR, VMS y en la Nube, de esta manera se convierte en una opción que no solo puede estar al alcance de muchos tipos de usuarios finales, sino que pone un nivel muy alto a sus competidores que ofrecen soluciones similares pero en productos o plataformas de muchas veces pueden ser de elevado perfil y en donde el costo puede ser alto para el usuario final, lo que en muchos casos deja por fuera a diferentes segmentos del mercado.

Productos de VIVOTEK que ya incorporan Deep Search: 

Serie de grabadores en red ND

NVR ND9442P/ND9542P. Fuente: VIVOTEK 

Los sistemas NVR standalone de VIVOTEK modelos ND9442P y ND9542P de 4 bahías para 16 y 32 canales respectivamente, son compatibles tanto con cámaras de la compañía como con cámaras de terceros por medio del protocolo ONVIF o RTSP.

VSS (VAST Security Station) el nuevo CMS 

Este es el nuevo sistema de gestión de videovigilancia de la marca, además de todas las utilidades y funcionalidades de versiones anteriores proporciona una plataforma para toda la IA disponible, el usuario puede buscar y conectarse a varias cámaras de red al tiempo de forma segura, utilizar Deep Search y personalizar múltiples funciones según las distintas necesidades de los usuarios, VSS permite agregar hasta 320 canales de video con funciones IA y Deep Search en un servidor con un procesador Intel Core i7.

VORTEX, la solución VSaaS 

Es una solución integral de videovigilancia con IA de extremo a extremo que integra sin problemas cámaras de red basadas en aprendizaje profundo. Este software de administración de video en la nube, está diseñado para satisfacer las diversas necesidades de los usuarios finales.

En todos los sistemas anteriores, Deep Search le permitirá al usuario seleccionar el tipo de búsqueda entre personas o vehículos y el rango de tiempo deseado. Si la búsqueda es por personas se pueden filtrar por género, edad (adulto, niño) color de ropa (camisa, pantalón), incluso accesorios que la persona lleve consigo como mochilas, gorra, sombrero, etc. Para el caso de vehículos los filtros de búsqueda pueden ser automóviles, camiones, buses, motocicletas, y bicicletas, y en todas estas opciones se podrá adicionar filtro por color.

La realidad detrás del aprendizaje profundo y búsqueda forense

La tecnología de aprendizaje profundo tiene como base el aprendizaje automático o Machine Learning que a su vez hace parte de una de las vastas áreas de investigación y desarrollo de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje profundo usan el concepto de redes neuronales para aprender, de modo que los algoritmos pueden mejorar su desempeño obteniendo una mayor cantidad de datos o de información. 

Es muy importante comprender que las cámaras no son las que aprenden, las cámaras ejecutan el algoritmo que ha aprendido durante todo un proceso de entrenamiento con base en reglas lógicas y procesos de ingeniería bastante intensos.

VIVOTEK versus otras marcas

Muchos fabricantes informan que sus cámaras “aprenden por sí solas”, o que el aprendizaje profundo se desarrolla en la cámara, esto está lejos de ser real y si fuera así el costo sería enorme. 

Por el contrario VIVOTEK enfoca sus esfuerzos de investigación y desarrollo en incorporar a las cámaras algoritmos altamente eficientes que ya tienen un grado de aprendizaje y constantemente siguen en desarrollo lo que hace posible las actualizaciones posteriores en los equipos.

Esto hace la diferencia realmente en soluciones que requieren analíticos más precisos y con muy baja generación de falsas alarmas, por lo anterior, Deep Search de VIVOTEK aprovecha todo el desarrollo de la IA en borde con base en aprendizaje profundo para generar búsqueda forense de alta precisión y calidad.

El proceso del Deep Learning en VIVOTEK

La implementación de redes neuronales es el principio básico del funcionamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo, del éxito de su implementación tendrá como resultado el buen desempeño con la cámara de videovigilancia. 

La siguiente imagen ilustra el proceso de izquierda a derecha en donde los ingenieros de desarrollo de VIVOTEK alimentan con imágenes y videos al analítico durante el proceso de entrenamiento. Dentro de este proceso de entrenamiento, existen varios niveles de análisis.

Esquema de Deep Learning usando redes neuronales. Fuente: VIVOTEK

Por ejemplo, para poder saber si la información de análisis es un hombre o mujer, en el lado izquierdo en el primer nivel se ingresan múltiples imágenes para determinar si estas corresponden a un humano o no y su porcentaje de asertividad.

En la medida en que se presentan aciertos con base en múltiples iteraciones, se crean otros niveles o capas ocultas en donde cada capa tiene diferentes objetivos de aprendizaje como las características del rostro, luego el análisis del torso, etc., y al final de cada capa se eleva el porcentaje de asertividad y el ciclo continúa hasta que el algoritmo aprende a identificar si una persona es hombre o mujer.

Dependiendo de la complejidad sobre las analíticas deseadas el trabajo de los ingenieros de desarrollo puede ser diferente, cada proceso de entrenamiento es particular sobre lo que el algoritmo de IA debe aprender, así como también los niveles o capas necesarios para el aprendizaje de algo resultan ser diferentes. Los ingenieros deben identificar los fallos o desaciertos del algoritmo y al mismo tiempo son quienes determinan qué se debe ajustar o adicionar para obtener la precisión esperada en el algoritmo.

VIVOTEK invierte grandes recursos económicos y de ingeniería en estos procesos de entrenamiento sobre servidores especiales, como resultado de ello, los algoritmos de aprendizaje profundo que corren las cámaras de VIVOTEK son de un alto nivel de asertividad.

¿Self Learning? ¿Qué es realmente?

Self Learning o autoaprendizaje es un término usado por varios fabricantes para argumentar que sus equipos “aprenden solos” sobre el análisis de la escena, pero en la mayoría de los casos esto no es así.

En muchos casos las cámaras con funciones basadas en IA incorporan elementos como giro sensores para obtener la información de posición y orientación en un plano 3D. Esta información ayuda a disminuir las falsas alarmas por un proceso de calibración que se ejecuta en la cámara y de este modo puede funcionar mejor, de hecho, el proceso de calibración requiere prueba y ensayos, por ejemplo personas moviéndose y simulando escenarios de alarmas por intrusión o similares. Pero en este proceso la cámara que se está calibrando no está aprendiendo algo nuevo.

En VIVOTEK este concepto no se utiliza de manera comercial o de marketing para promocionar o vender un producto, pero es importante aclararlo y evitar falsas expectativas por este término.

Datos y Metadatos 

La diferencia entre dato y metadato en videovigilancia consiste en que los datos describen una escena del mundo real y representan un modelo del mismo, pero los metadatos describen los datos y esta información se utiliza para tomar decisiones sobre los mismos. 

Como ejemplo, en la imagen siguiente el dato corresponde a la información que representa la imagen que está dentro del marco azul, en este caso es la imagen de un gato en un balcón y la información adicional relacionada con la imagen que se enmarca en rojo son los metadatos.

Por lo general los metadatos contienen información detallada y relevante sobre el dato, y esa información es la que se aprovecha en las funciones de análisis de contenido de video y que luego serán clave para la búsqueda forense.

Fuente: dataedo.com

Bases de datos de metadatos con base en objetos 

VIVOTEK, incorpora en sus cámaras con funciones basadas en IA la mayor cantidad de metadatos de las imágenes y los clasifica de acuerdo a los criterios de búsqueda de Deep Search. De este modo la cámara no solamente hace el análisis, incluso organiza los metadatos resultantes, por objetos, lo cual es muy importante para el proceso de compresión de la información de manera completa sin comprometer los aspectos más importantes de los datos, esta es la solución “Object Based Metadata Database” en borde de VIVOTEK.

Con VIVOTEK los metadatos producidos en la cámara se sincronizan constantemente con las tres formas en donde Deep Search es posible. Tanto en los NVR ND, en el CMS VSS o en solución en la nube VORTEX. Esto es algo relevante porque cuando el usuario hace una búsqueda con un perfil deseado sobre cualquiera de las tres plataformas la codificación ya está hecha y no se invierten recursos adicionales de procesamiento para que el usuario obtenga la información. 

Esto significa que Deep Search no tiene que extraer las características o información de objetos relevantes, ni organizar los metadatos imagen por imagen, solo buscará el metadato que fue enviado por la cámara y desplegará el resultado de la búsqueda. 

Para el usuario final todo esto se traduce en un menor tiempo de búsqueda y con equipos de menor especificación técnica, es decir un menor costo de procesamiento. 

Aspectos diferenciadores de las cámaras IA y Deep Search 

VIVOTEK, ha orientado su solución en cámaras que incorporan IA y su solución de búsqueda forense Deep Search hacia tres pilares fundamentales:  Precisión, Rapidez y Precio Accesible. 

Precisión 

Para lograr un buen desempeño de las funciones de análisis de contenido de video en las cámaras con IA y también un resultado óptimo en búsqueda forense, se requiere que las cámaras tengan una excelente calidad de imagen para no afectar la precisión del analítico en la cámara. Adicionalmente se debe utilizar la tecnología de Deep Learning para desarrollar el analítico de la mejor manera enfocándose en la función de análisis particular teniendo en cuenta mayor cantidad de detalles posibles y constante desarrollo sobre el algoritmo. 

Contar con personal de ingeniería altamente capacitado y con experiencia es fundamental para que el proceso de entrenamiento de Deep Learning sea exitoso, y finalmente la solución de Object Based Metadata Database (OBMDB) en borde en la cámara.

Rapidez

VIVOTEK ha logrado llevar al siguiente nivel el concepto de búsqueda forense, con Deep Search el usuario no solo logra contar con muchas opciones de búsqueda, lo podrá hacer en cualquiera de las tres plataformas antes mencionadas, y con la optimización de los algoritmos que corren en las cámaras y OBMDB se obtienen altas velocidades de respuesta. 

Precio Accesible

VIVOTEK, con la implementación de Deep Search en tres plataformas posibles, NVR, VMS y Nube logra penetrar en más segmentos del mercado que hasta hace poco no tenían una opción diferente a marcas con soluciones de nivel bajo o medio de desempeño y las de alto desempeño con unos costos muy elevados que las hacen para muchos inalcanzables.

En Conclusión

Con cámaras que se han caracterizado por su calidad, durabilidad, buen desempeño y precio razonable, VIVOTEK sigue evolucionando con soluciones de IA y su nueva búsqueda forense Deep Search, logra aliviar los puntos de dolor de los usuarios finales. De este modo la marca ha logrado impactar de manera positiva en la mayoría de los segmentos del mercado.