人工知能ディープラーニングとそのビデオ監視への応用

ランアクセス explica en este artículo los beneficios que aporta el Deep Learning al entorno de la videovigilancia, 誤報を回避する方法, 脅威検出の加速, detenerlas sin precisar la intervención humana o prevenirlas.

Las empresas demandan cada vez más soluciones de ビデオ監視 アドバンスド, que incorporen inteligencia artificial para ir más allá de la simple detección de movimiento en una escena. Ahora las organizaciones necesitan soluciones aún más inteligentes que cuenten con 人工知能 ディープラーニング付き (ディープラーニング).

Deep Learning se puede definir como una forma de aprendizaje automático que se basa en una red neuronal de tres o más capas que intentan simular el comportamiento del cerebro humano para aprender a partir de grandes cantidades de datos. Se trata de una tecnología con un gran potencial en todos los sectores y también en el de la videovigilancia.

El Deep Learning es una tecnología revolucionaria que aporta muchos beneficios a las compañías del ámbito de la vigilancia:

1.- Evita falsas alarmas: Permite que un sistema de seguridad aprenda diferentes clasificaciones de objetos, así como humanos, animales o vehículos, とりわけ, para tomar mejores decisiones. 例えば, desactivar alarmas que han detectado un movimiento que no corresponde a una amenaza real.

El aprendizaje profundo supera las limitaciones del Machine Learning, cuya forma de aprender está restringida a los datos que le aportan los humanos. En cambio, con el Deep Learning, el sistema profundiza para encontrar la mejor solución.

2.- Detiene las amenazas sin intervención humana: Realizar funciones avanzadas sin que intervenga un ser humano tiene muchas ventajas en el ámbito de la videovigilancia. 例えば, con una solución basada en Deep Learning las soluciones pueden buscar amenazas potenciales para la empresa sin que participe un vigilante de seguridad y sin que este se fatigue.

A diferencia del Machine Learning convencional, los sistemas Deep Learning no solo aprenden con los datos que le aporta un humano, sino que se vuelven más inteligentes a partir de la información que reciben. Funcionan de un modo más autónomo y autosuficiente, y son capaces de encontrar nuevas soluciones que ninguna persona les ha enseñado.

3.- Acelera la velocidad de detección de amenazas: En aquellas situaciones donde el tiempo es importante como es el caso de momentos en los que se necesita localizar y detener a sospechosos, contar con una solución que sea capaz de detectar amenazas a gran velocidad es realmente importante.

Esta capacidad es muy beneficiosa para muchos sectores como el sector ferroviario. En una estación de tren y metro pasan muchas personas a lo largo del día y disponer de una herramienta que pueda detectar accidentes o riesgos en minutos, en lugar de horas o días, es clave para evitar nuevos delitos o desgracias.

4.- Previene amenazas futuras: Los sistemas de videovigilancia basados en Deep Learning pueden cumplir también una función preventiva. Los agentes de seguridad tienen la posibilidad de crear reglas que dibujen líneas imaginarias que determinados objetos y personas no puedan atravesar.

このようにして, el sistema puede concentrarse en una situación y detectar personas sospechosas merodeando en un lugar, vehículos estacionados de forma ilegal u objetos sospechosos. Todas estas situaciones pueden ser el precedente de un acto delictivo y los sistemas de videovigilancia con Inteligencia artificial Deep Learning son el mejor aliado para desarmarlos.

Lanaccess cuenta con soluciones avanzadas de videovigilancia basadas en Inteligencia Artificial Deep Learning que pueden ayudarte a mejorar la seguridad de una empresa o institución y aprovechar las ventajas de la transformación digital.

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