Convirtiendo un caleidoscopio de imágenes en una mirada de precisión

La inteligencia artificial  se refiere a sistemas de software que pueden tomar decisiones que normalmente requieren un nivel humano de experiencia, como comprensión, juicio e intención.

Una de las áreas clave que actualmente se benefician de la inteligencia artificial es visión por ordenador con la implementación de Deep Learning, que usa redes neuronales artificiales para imitar el cerebro humano. Esta técnica tiene como objetivo aprender de los voluminosos datos existentes. Luego aplica ese conocimiento al interpretar automáticamente datos nuevos, como escenas de protección de video (1).

De hecho, esta poderosa técnica está a punto de reemplazar los análisis de video tradicionales por dos razones. En primer lugar, los algoritmos tradicionales de VA están sesgados por su sensibilidad extrema al contexto de uso, incluidos factores tales como día / noche, multitudes o cambios de iluminación. En segundo lugar, en comparación con lo que la IA aporta a la visión por ordenador, sus capacidades de detección son limitadas.

En resumen, la inteligencia artificial les está dando inteligencia a las cámaras de vigilancia para que coincida con sus ojos, permitiéndoles analizar videos en vivo y ayudando a los operadores en la sala de control a aumentar su capacidad para tomar la decisión correcta.

Esta es una buena noticia para la protección y la seguridad ferroviarias, que ayuda a los operadores a detectar más fácilmente delitos e incidentes a la vez que ofrece una gama de aplicaciones.

Imagine un ejemplo: dos perfiles borrosos que aparecen en la noche brumosa para atravesar una vía férrea a unos cientos de metros de la estación de trenes. ¿Es motivo de preocupación?

Los operadores pronto podrán confiar en los centros de control operados por datos que han 'aprendido' con inteligencia artificial para distinguir situaciones inusuales que podrían representar un riesgo, de las normales, como los técnicos que controlan un interruptor de ferrocarril.

Solemos pensar en las cámaras de vigilancia como ojos digitales que nos vigilan. Pero en realidad, son más como ojos de buey: útiles solo cuando alguien está mirando a través de ellos. A veces eso significa que un ser humano está viendo secuencias en vivo, generalmente a partir de múltiples transmisiones de video.

El uso de computación de alto rendimiento y sistemas de aprendizaje profundo les brinda a los operadores la capacidad de analizar el significado de las imágenes en función de la captura de video pasada y adaptarse a las nuevas circunstancias, de modo que más información signifique una mayor comprensión.

“Detrás de las palabras de moda de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, está produciendose una verdadera disrupción Computer Vision o Visión por ordenador. Esta evolución tecnológica proporciona nuevas características con un beneficio real para el cliente y menos alertas falsas. Los análisis más confiables y con más imágenes se pueden compartir con otros y, por lo tanto, se pueden tomar decisiones más informadas en conjunto, en tiempo real", apunta, Stéphanie Joudrier, ICS Security Product Line Manager en Thales.

También señala cómo "el análisis de contenido de vídeo inteligente no se limita a fines de seguridad y puede ayudar a los operadores de transporte ferroviario a mejorar su gestión del tráfico para proporcionar una mejor experiencia al pasajero."

Digamos que el análisis de vídeo muestra que las multitudes se construyen regularmente en una plataforma de la estación. Una alerta proporcionará a la administración los medios para medir, predecir y abordar rápidamente las necesidades de tráfico agregando trenes, por ejemplo."

Entonces, aunque es deslumbrante contemplar las imágenes reflejantes de un caleidoscopio, la visión de imágenes de video actuales se transforman en opciones inteligentes para la administración del sistema ferroviario, y eso significa un mejor viaje para los pasajeros de hoy y de mañana.

(1) Videovigilancia: cómo la tecnología y la nube están alterando el mercado. IHS Markit 2017