Hanwha Vision serie T: cámaras móviles con IA para transporte público
Esta serie de Hanwha Vision, que incluye los modelos TNV-C8014RM y TNV-C8034RM, incorpora estabilización digital de imagen y un sensor giroscópico, que garantiza grabaciones nítidas incluso en movimiento, como ocurre en trenes y autobuses.
Hanwha Vision ha incorporado avanzadas capacidades de inteligencia artificial a su gama compacta de cámaras móviles. La serie, que incluye los modelos TNV-C8014RM y TNV-C8034RM, integra analíticas con inteligencia artificial, detección de color en ropa y vehículos, y enmascaramiento dinámico de privacidad. Con 55 mm de altura, estos equipos cámaras ofrecen una solución discreta y adecuada para espacios con techos bajos, como autobuses y trenes.
El enmascaramiento dinámico de privacidad es una de las funciones más destacadas de las cámaras móviles con inteligencia artificial, ya que permite difuminar en tiempo real información personal identificable -como rostros, ropa y cuerpos- en las grabaciones visualizadas por los operadores.
Si ocurre un incidente que requiera revisión, un supervisor o responsable autorizado puede desbloquear el vídeo editado para fines de investigación. Esta función es idónea para entornos de transporte público con gran afluencia, donde las cámaras monitorizan de forma continua a numerosos pasajeros en movimiento.
Las cámaras móviles de la serie T integran analíticas avanzadas impulsadas por inteligencia artificial, incluyendo detección de objetos y atributos de color. Las alertas se generan solo ante eventos que requieren atención, ya que la detección de movimiento por inteligencia artificial minimiza las falsas alarmas provocadas por cambios de iluminación, sombras o animales.
La detección de objetos -personas, camiones, coches, autobuses y bicicletas- permite alertar sobre vehículos no autorizados en áreas de carga o intrusiones en zonas peligrosas o restringidas, como vías férreas. La detección de color proporciona contexto adicional a los equipos en campo o en búsquedas forenses, clasificando vehículos o prendas (superior/inferior) según su color.
Las analíticas virtuales inteligentes, como la detección de cruce de línea o ingreso a zona virtual, permiten configurar alertas basadas en horarios o comportamientos específicos, como la permanencia prolongada de una persona en una zona sensible, por ejemplo, frente a una estación.
Inteligencia de negocio
Esta gama también aporta valor en otras áreas de negocio, como operaciones, ventas y marketing. Las analíticas de mapas de calor pueden ayudar a definir la ubicación óptima de señalización o accesos en estaciones. El conteo de personas y vehículos o la gestión de filas puede optimizar la planificación de personal, horarios de transporte y tareas de mantenimiento.
Las cámaras incorporan estabilización digital de imagen y un sensor giroscópico, que garantizan grabaciones nítidas incluso en movimiento, como ocurre en trenes y autobuses. Incluyen funciones de desempañado y calefacción interna para reducir la condensación en condiciones adversas. También ofrecen detección de desenfoque, manipulación y vibraciones, alertando sobre posibles actos vandálicos y ayudando a evitar la pérdida de grabaciones.
Integran ciberseguridad mediante autenticación de usuarios y red, protección del sistema operativo y firmware, y comunicación segura. Todo ello protege los datos frente a accesos no autorizados, cifra la información en tránsito y ayuda a prevenir ataques de fuerza bruta.
“Las cámaras móviles con inteligencia artificial fueron diseñadas para entornos que requieren dispositivos discretos, inteligentes y de bajo perfil, capaces de garantizar la seguridad, ofrecer valiosos datos operativos y proporcionar imágenes claras en espacios en movimiento. Gracias a las múltiples analíticas basadas en IA en cada unidad, los operadores obtienen una mejor comprensión de lo que ocurre en autobuses, trenes, estaciones y depósitos, al tiempo que se aporta valor a otras áreas del negocio”, declara John Lutz Boorman, director de Producto y Marketing en Hanwha Vision Europa.
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