Análisis video y aprendizaje profundo

Análisis video y aprendizaje profundo.

Análisis video y aprendizaje profundo, unas de las ramas del aprendizaje automático.

En primer lugar, es preciso mencionar que el espectacular desarrollo y enfoques del aprendizaje profundo, ha revolucionado la analítica de video.

El uso de redes neuronales profundas (DNN). Ha propiciado enseñar a distintos sistemas de análisis de video.

Los cuales ya copian el comportamiento humano, resultando en un cambio de paradigma, una transformación de ideas antes concebidas.

En segundo lugar, es necesario indicar que el origen y comienzo del aprendizaje de estos sistemas, fue basado ​​en técnicas clásicas de visión por ordenador.

Una ilustración a modo de ejemplo, son las alertas generadas en caso de que la imagen de la cámara se oscurezca demasiado.

Pero, todo ha mutado y transformado a un software capaz de reconocer objetos específicos dentro de una imagen.

Permitiendo seguir su camino y recorrido en un lapso de tiempo.

Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

Este pretende imitar la capacidad del ojo humano, para reconocer objetos.

Ya se ha empleado durante años para obtener texto de las imágenes.

Al comienzo se puede creer, que podría ser idóneo aplicar algoritmos de OCR directamente a la imagen de una patente vehicular, para distinguir su número.

En la creencia anterior, esto debería operar óptimamente, siempre y cuando la cámara se posiciona de forma correcta.

Que posibilite ejecutar el OCR.

Pero, cómo estaríamos seguros de que efectivamente estamos grabando y filmando una matrícula de un automóvil.

Una práctica real de este ejemplo, sería el uso y reconocimiento de las placas de una matrícula en los estacionamientos.

Lugar, donde, las cámaras se encuentran próximas a las puertas, con la capacidad de filmar la placas en el momento que el vehículo se detiene.

Sin embargo, ejecutar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR).

De forma constante en las imágenes de las cámaras de tráfico, no es siempre confiable:

Si la tecnología OCR entrega un resultado.

¿Cómo es posible estar seguros del resultado, esté efectivamente corresponde a una placa patente?

De hecho, en este nuevo paradigma, los modelos fundamentados ​​en el aprendizaje profundo.

Realmente si son capaces de identificar la superficie exacta en la que aparecen las placas, dentro de una imagen.

Con estos datos, el reconocimiento óptico de caracteres se administra sólo en la región exacta en cuestión.

Abasteciendo y generando resultados extraordinarios y confiables.

Algunos usos y aplicaciones en distintas industrias.

Servicios de seguridad en el ámbito de la salud.

En todo el planeta existen distintas instituciones de salud que han invertido grandes sumas de dinero y recursos en obtener soluciones de videovigilancia.

Con el propósito de garantizar la seguridad de sus clientes, pacientes, personal y visitantes.

Pero, en algunas regiones estos niveles de seguridad están normados por una determinada legislación, que a veces es algo estricta.

Asimismo, el robo, asaltos y traslado de drogas son algunas de las dificultades más comunes a las que se enfrentan los sistemas de vigilancia.

El análisis de video, permite y facilita las tareas de vigilancia, explotando los datos obtenidos, con el fin de lograr las metas establecidas con antelación.

Para aclarar, un desarrollo de análisis de video, es capaz de lograr detectar.

Si un paciente no ha sido revisado de acuerdo con la planificación médica.

Originado una notificación al personal, corrigiendo el error.

El análisis y datos del tráfico de los pacientes, usuarios y visitantes de un recinto médico.

Es extremadamente útil y valioso para definir maneras que permitan acortar todos los tiempos de espera.

Especialmente garantizando un acceso expedito al área de emergencia .

Vigilar un hogar de adultos mayores.

O bien, supervisar personas con problemas de salud, es también otra idea de una aplicación, que otorga un gran valor.

Observar caídas en tiempo real, evitará el daño de una de las causas más importantes de accidentes y lesiones en personas mayores.

Sumando y adicionando un refuerzo, a los dispositivos médicos que detectaron incidentes.

Con una configuración adecuada, el sistema de análisis de video, también podría determinar, si una persona se ha tomado su medicamento.

La salud mental es otro ámbito en el que la analítica de video contribuye significativamente.

Existen desarrollos que analizan las expresiones del rostro, la actitud corporal y la forma de mirar.

Con este flujo de datos es factible ayudar a los médicos en el diagnóstico de los pacientes.

Un software con esta características es apto para detectar las emociones a partir de la información que entrega el lenguaje y microexpresiones del cuerpo.

Brindando a los facultativos antecedentes objetivos que confirmen sus hipótesis o quizás otorgar nuevas pistas

Análisis video y aprendizaje profundo para medios de transporte.

La analítica de video ha demostrado ser de enorme ayuda en el área del transporte.

Siendo un factor que ha ayudado en el desarrollo de las ciudades inteligentes.

Al desatarse un incremento en el tráfico, es evidente pensar que también debería haber algún grado de aumento en la tasa de accidentes vehiculares.

Asimismo, un mayor volumen de la congestión.

Ahora bien, el desarrollo de soluciones inteligentes en la analítica de video y aprendizaje automático, puede ejercer un papel clave en este escenario.

El análisis de tráfico ajusta dinámicamente la señalética de los semáforos y el control de los embotellamientos.

Detecta situaciones y eventos peligrosos en tiempo real, como por ejemplo, un vehículo detenido en un lugar no permitido de la carretera.

Visualizar a un conductor que conduzca en dirección incorrecta u opuesta.

Advertir de automóviles que se desplacen de manera irregular y extraña.

Igualmente de vehículos que han tenido algún tipo de accidente.

Generando datos y respaldos de evidencia en caso de juicio.

La estadística y cómputo de vehículos.

Además, de poder diferenciar entre automóviles, camiones, autobuses, taxis, etc.

Otorga, genera y permite un enorme respaldo de flujos de información de alto valor, respecto al comportamiento del tráfico.

Las cámaras de velocidad entregan un control muy preciso de la masa y movimiento del tránsito.

El reconocimiento automático de matrículas identifica los automóviles que han cometido algún tipo de infracción.

Encontrar y detectar vehículos robados o utilizados en cualquier tipo de delitos.

En lugar de usar sensores en cada espacio de los estacionamientos.

Un sistema de análisis de video puede ayudar a los conductores en la búsqueda de un lugar vacante para estacionar.

Gracias al estudio de las imágenes de las cámaras de seguridad.

Finalmente, en Perimetral, podemos indicar las distintas características de nuestros sistemas de videovigilancia.

Contáctanos y te informamos sin costo alguno.

Comuníquese con nosotros al mail [email protected]

O bien, al teléfono +569 562 98910

Ilustración en color blanco, rojo y negro del funcionamiento de una neurona y sus neurotransmisores. Análisis video y aprendizaje profundo.
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