Entre todas las tecnologías y sistemas de seguridad física, la videovigilancia es, sin duda, la que más ha crecido en importancia y evolución tecnológica. Hasta el punto de que hoy en día resulta difícil concebir un entorno urbano sin ellas. Esto se refleja en el aumento del número de cámaras instaladas que, según un estudio de Comparitech, España se posiciona como el sexto país de Europa con más dispositivos de videovigilancia.
Al principio, las cámaras de seguridad se utilizaban para la supervisión en tiempo real. Sin embargo, con el aumento de dispositivos en cada instalación –solo en Madrid se estimaban unas 27.252 cámaras en 2023– supervisarlas en directo se ha vuelto inviable. Por ello, su función ha evolucionado hacia la captación y almacenamiento de imágenes, convirtiéndose en una valiosa fuente de datos para la seguridad. Más que observar constantemente, ahora el foco se centra cada vez más en la verificación de incidentes detectados, muchos de los cuales son notificados automáticamente por las propias cámaras que llevan a cabo ese análisis permanente.
La grabación de video: encontrar la aguja en el pajar
Sin embargo, el aumento de las grabaciones y la mejora de la calidad de las imágenes han convertido el archivar y gestionar toda esta información en un gran desafío. No solo es un problema de capacidad de almacenamiento, sino también de eficiencia para localizar las imágenes relevantes cuando se necesitan, como en el caso de una investigación forense.
En los inicios de la grabación de vídeo, revisar imágenes significaba avanzar y retroceder manualmente una cinta VHS y, aunque no había tantas grabaciones, hacía la búsqueda lenta y tediosa. Con la llegada del video digital, se introdujeron mejoras como la búsqueda por fecha y hora, y más adelante, filtros avanzados de análisis de imagen. Inicialmente basados en cambios de píxeles, pero hoy, con la inteligencia artificial (IA), es posible analizar miles de horas de grabación de multitudes de cámaras en minutos, localizando con precisión las secuencias necesarias que se buscan.
Aun así, estos sistemas seguían teniendo limitaciones, ya que los filtros funcionaban solo con la información disponible en la imagen para la que el sistema había sido entrenado. Es decir, los usuarios debían adaptar sus peticiones a lo que la IA podía reconocer. Por ejemplo, si el sistema había sido entrenado para ello, permitía buscar por atributos como el color de la ropa (superior o inferior) o identificar personas con gorro, gafas o mochilas.
Sin embargo, si lo que se buscaba era localizar un vehículo de reparto de una empresa específica, y el sistema solo reconoce tipo de vehículo y color, había que reducir la búsqueda a «furgonetas amarillas», o «furgonetas marrones». Esto siempre suponiendo que conociesen bien el aspecto de esos vehículos, es decir, los operadores se tenían que limitar a esa búsqueda, aunque no fuera lo que necesitaban. Lo mismo ocurriría si se quisiera encontrar el momento exacto en el que pasó el camión de la basura o identificar al cartero o al vigilante de seguridad. En estos casos, los profesionales se ven obligados a ajustarse a lo que el sistema puede reconocer, y muchas veces eso significa conformarnos con lo que hay, aunque no sea exactamente lo que se está buscando.
En definitiva, aunque el volumen de video almacenado es enorme, las herramientas actuales permiten reducir drásticamente el tiempo y esfuerzo necesario para encontrar información. Gracias a estos avances, la tarea de «buscar la aguja en el pajar» es ahora mucho más eficiente, aunque aún presenta algunas limitaciones en los detalles específicos.
La innovación más avanzada conduce a la sencillez de uso: Free Text Search
Como se ha mencionado anteriormente, la IA ha estado presente en la industria durante muchos años, específicamente desde hace más de 30. Sin embargo, hasta ahora, su funcionamiento había sido «invisible», es decir, operaba en segundo plano, sin que los usuarios pudieran interactuar directamente con ella con naturalidad y sencillez. Con la llegada de herramientas como ChatGPT en noviembre de 2022, la IA dio un gran paso, permitiendo a todo el mundo comunicarse con las máquinas usando «nuestro propio lenguaje». Desde entonces, se ha integrado de manera natural en nuestra vida cotidiana, con más de 200 millones de usuarios semanales a partir de agosto de 2024.
Este avance también ha llegado al sector de la videovigilancia. Las analíticas basadas en IA, que antes operaban de forma oculta, ahora se hacen más evidentes gracias a la incorporación de motores de búsqueda que entienden lo que el profesional quiere encontrar. Es decir, la IA no solo trabaja en segundo plano, sino que ahora permite interactuar con los sistemas de forma mucho más directa y comprensible.
Free Text Search permite aprovechar mejor los sistemas de vídeos, convirtiendo la gestión de grandes volúmenes de datos en un recurso aún más valioso para cualquier operación
Para dar un paso más en la evolución de la IA en la videovigilancia, Axis Communications ha desarrollado una solución innovadora que simplifica drásticamente la búsqueda en el sistema de grabación: Free Text Search o búsqueda por texto libre.
Integrada en su aplicación de gestión de vídeo, AXIS Camera Station Pro (ACS Pro), esta herramienta aprovecha los avances de la IA y permite a los usuarios efectuar búsquedas –en formato chat– utilizando lenguaje natural y en cualquier idioma, sin necesidad de recurrir a parámetros técnicos complejos. De esta manera, por ejemplo, gracias a esta herramienta, es posible escribir directamente términos como «vehículos de reparto de la empresa X» o «personas con uniforme Y», y el sistema localizará automáticamente las secuencias relevantes en las grabaciones, facilitando la búsqueda de lo que realmente se necesita.
Esta funcionalidad se basa en un modelo de código abierto entrenado con miles de millones de imágenes asociadas a textos, y ha sido afinado por Axis para aplicaciones de videovigilancia. Además, el procesamiento de las imágenes se realiza localmente, garantizando el cumplimiento de las normativas de protección de datos. Free Text Search también se puede combinar con todos los otros filtros de búsqueda para obtener resultados más precisos. Asimismo, incluye un módulo de moderación para evitar el uso de términos ofensivos o poco éticos.
Con esta herramienta, la compañía ha logrado que la interacción entre el usuario y el sistema de videovigilancia sea más natural y eficiente, eliminando la necesidad de adaptar las búsquedas a las limitaciones de entrada de datos de la aplicación. Ahora basta con indicar exactamente lo que se quiere encontrar, y la IA se encarga del resto. Esta innovación no solo simplifica el uso de los sistemas de vídeo, sino que también maximiza el valor de las grabaciones almacenadas, facilitando una gestión más efectiva de grandes volúmenes de datos.
Sin duda, Free Text Search es un gran avance, ya que permite aprovechar mejor los sistemas de vídeos y sus grabaciones, convirtiendo la gestión de grandes volúmenes de datos almacenados en un recurso aún más valioso para cualquier operación.
