Profundizar el valor de la vigilancia
HANGZHOU, China, 11 de julio de 2017 /PRNewswire/ -- El aprendizaje profundo ha arrasado dentro del sector de tecnologías de la información, lo que ha proporcionado beneficios y unas mejores clasificaciones para una serie de aplicaciones. La tecnología, inspirada por la forma en la que funciona el cerebro humano, utiliza un proceso de aprendizaje de varias capas que permite al ordenador clasificar, almacenar y acceder a datos, a los que puede después hacer referencia para aprender. Esto significa que puede usar una imagen completa para el reconocimiento, en lugar de tener que basarse en elementos separados de esa imagen. Se trata de un proceso acumulativo: cuantos más elementos pueda aprovechar, mejor será la clasificación y, por tanto, mejor será el "aprendizaje".
Los beneficios de esta tecnología en lo referente a reconocimiento facial y clasificación de imágenes la hacen tremendamente útil para el campo de la seguridad. La tecnología abarca todos los aspectos del sector de la seguridad: desde detección facial y de vehículos a análisis de comportamiento. Esto, por su parte, comienza a cambiar el enfoque de la seguridad, que pasa de ser reactiva a ser capaz de predecir problemas antes de que ocurran.
Hikvision ha adoptado esta tecnología para innovar una familia de productos con el propósito de maximizar su uso. La gama de cámaras DeepInView IP y la gama DeepInMind NVR trabajan conjuntamente para proporcionar toda la potencia y beneficios del aprendizaje profundo. Mientras que las cámaras actúan como los "ojos" inteligentes del sistema, la parte NVR representa las capacidades de análisis y almacenamiento del cerebro. Los productos contribuyen a abordar la seguridad desde dos ángulos: reconocimiento, supervisión y conteo de personas, y reconocimiento y detección de vehículos. Aquí se utiliza la tecnología de aprendizaje profundo en su forma más eficaz: por su capacidad para clasificar y reconocer miles de "rasgos".
Como es lógico, este enfoque de varias capas utiliza gran cantidad de memoria y rendimiento, y esta es una de las razones por las que esta tecnología ha experimentado una difusión mucho mayor en los últimos años. Para poner su eficacia en perspectiva, en las primeras fases de la tecnología se necesitaron 1000 dispositivos con 16.000 CPU para simular una red neuronal, pero ahora solo se necesitan un puñado de GPU. Hikvision está colaborando con las mayores marcas de chipset, Intel y nVidia, para explorar las posibilidades del aprendizaje profundo dentro del sector de la vigilancia. La innovación de Hikvision también facilita y mejora estas posibilidades con el códec H.265+, que reduce drásticamente los requisitos de capacidad de almacenamiento de datos y ancho de banda de transmisión. Esto significa que no existe una pérdida de la calidad, pese a que el número de datos compartidos y almacenados sea exponencialmente mayor.
Sus aplicaciones son numerosas: esta tecnología podría habilitar al sistema para ofrecer una alarma de lista negra/lista blanca, por ejemplo, lo que podría resultar muy útil en situaciones de control de acceso. También podría utilizarse para reconocer comportamientos atípicos, posiblemente permitiendo al personal de seguridad evitar un problema al detectar a gente merodeando en los alrededores, por ejemplo.
La nueva gama de productos de primera calidad mejorará aún más en términos de calidad y de las capacidades de los sistemas de seguridad. También permitirá a los profesionales de la seguridad comenzar a planificar para evitar problemas, en lugar de reaccionar cuando se producen. Esta podría ser la próxima evolución del sector en su totalidad, al utilizar la inteligencia artificial para cambiar el mundo con una solución de Hikvision a cada paso.
Para obtener más información, consulte nuestro artículo How Deep Learning Benefits the Security Industry (Cómo el aprendizaje profundo beneficia al sector de la seguridad) aquí.
Y visite con regularidad el sitio web de Hikvision para ver los lanzamientos de los nuevos productos DeepInView y DeepInMind a finales de este año.
Foto - https://mma.prnewswire.com/media/531564/Deep_learning_image_Infographic.jpg
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