Imagen: Axis Communications – 2021
Los Centros de Gestión de Tráfico (TMC) tienen la función de supervisar
y gestionar el tráfico, informar a los usuarios de embotellamientos y controlar
los flujos en tiempo real. La vigilancia por video es una herramienta clave
para monitorear redes de carreteras, intersecciones e infraestructura crítica
como túneles y puentes. Proporciona una visión en tiempo real del flujo y de
los incidentes (incluidos choques, colas y tráfico lento) que podrían
interrumpir la circulación libre en la carretera.
Sin embargo, dadas las limitaciones humanas de atención, concentración
y, en el sentido físico más obvio de que cada persona sólo tiene dos ojos, los operadores
de TMC no pueden monitorizar todas las cámaras en todo momento. Por lo tanto,
el análisis de video, que hace un uso cada vez mayor de la inteligencia
artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje profundo, es necesario para
explorar activamente e identificar problemas.
El número de falsas alarmas es un factor importante para crear
confianza
Cuando se produce un suceso sospechoso, las cámaras inteligentes
enviarán una alerta a los TMC junto con el video desde el lugar para que un
operador del centro de tráfico pueda realizar análisis adicionales y tomar las
acciones oportunas. “El número de falsas alarmas en un sistema como este es,
por supuesto, un factor importante para crear confianza en el sistema. Si los
operadores necesitan volver a verificar muchas alarmas reportadas que
finalmente no resultan ser accionables no es sólo una pérdida de productividad,
sino que degrada la confianza en el sistema. Igualmente, importante como un
número limitado de falsas alarmas, por supuesto, es que el sistema no debe
perderse ningún incidente y accidente real que requiera acción, ya que esto
socavaría todo el propósito del sistema”, señala, Jean Marie Guyon, Gerente de
Ventas y Marketing de Citilog.
El tiempo que se tarda en detectar un incidente también es un factor
importante. Si no se detecta con la suficiente rapidez, los riesgos de
accidentes secundarios causados por el primero aumentan con el tiempo que pasa
antes de tomar medidas (por ejemplo, señales de advertencia de mensaje variable
antes de que ocurra el accidente). Y como todos hemos experimentado, el flujo
de tráfico generalmente se desacelera significativamente no sólo en la
dirección del accidente mismo, sino también en la vía opuesta. La gente siente
curiosidad por lo que ha ocurrido al otro lado de la carretera, lo que a menudo
resulta en más incidentes.
Innovación en inteligencia artificial para el procesamiento de
imágenes
En el campo de la informática, la inteligencia artificial (IA) ha visto
varios nuevos avances en los últimos años. Particularmente en el campo del
procesamiento de imágenes, los conceptos de Machine Learning y Deep Learning
han mejorado dramáticamente las posibilidades de clasificar y hacer computables
objetos de eventos reales, acciones, personas y vehículos.
Por ejemplo, nuestras últimas innovaciones en métodos de análisis de
video de aprendizaje profundo nos han ayudado a reducir drásticamente el número
de falsas alarmas potenciales, en comparación con las tecnologías tradicionales
de detección basadas en píxeles, al tiempo que mantenemos una alta precisión en
la detección de situaciones reales significativas.
Alejandro Aguirre, National Sales Manager Mexico & CCA en Axis
Communications, comentó que uno de los principales desafíos de la tecnología
tradicional de análisis basada en video para la vigilancia del tráfico (y la
principal fuente de falsas alarmas) son las sombras, por ejemplo, de vehículos
o sombras más estáticas de árboles, nubes o estructuras. “El concepto mismo de
la tecnología Deep Learning es ‘enseñar’ a un ordenador a identificar y
clasificar objetos. En el contexto de la vigilancia del tráfico, el ordenador
está entrenado para identificar vehículos (coches, camiones, motos, etc.) y,
por lo tanto, para «ignorar» eficazmente las sombras”.
Una vez detectados los ‘objetos’ se convierten en datos. Los
conocimientos y las posibilidades de la videovigilancia sirven para gestionar
estos tipos de datos y crear la salida adecuada para los operadores, en otras
palabras: ¿representan los datos identificados a través del proceso de
aprendizaje profundo una situación real que los operadores deben conocer?
“Por supuesto, la precisión del motor de aprendizaje profundo está
altamente correlacionada con la calidad y definición de la imagen para empezar.
Aquí es donde la labor de la tecnología de video hace su trabajo al
proporcionar imágenes de alta definición en el espectro visible, lo que se
convierte en un componente clave para el proceso”, aseguró el experto de Axis.
La videovigilancia, ha entrado hace tiempo en la era de la
digitalización y con ello ha generado una enorme cantidad de datos. El
siguiente reto consiste en convertir esta gran cantidad de datos digitales en
información que sea a la vez impactante y viable, cumpliendo así con las
necesidades y objetivos clave de los usuarios de videovigilancia. En el campo
de la vigilancia del tráfico, empresas como Citilog y Axis están combinando sus
décadas de experiencia para ayudar a conducir hacia la estrategia Vision Zero
para cero falsas alarmas, cero incidentes y cero tiempo perdido, que por
supuesto apoya la misión de crear un mundo más inteligente y más seguro.
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