Segurilatam 022

/ Segundo cuatrimestre 2022 78 artículo técnico CCTV y Control de Accesos L os diferentes estudios que analizan cuáles serán las tendencias en el mercado de la seguridad coinciden de forma unánime en que la analítica de vídeo será uno de los pilares de la segu- ridad durante los próximos años. Avances tecnológicos Esta unanimidad de criterio no es pura coincidencia. Más bien diría que los avances tecnológicos de los dos últimos años han permitido que, por fin, las ex- pectativas y necesidades del mercado puedan ser cubiertas con la fiabilidad esperada y a un precio razonable. Pero, ¿cuáles son dichos avances tecnológicos y cuáles van a ser los dife- renciales en el corto plazo? Es por todos conocido que han sido tres los factores principales en la evolución de esta tec- nología: 1. Una capacidad de cómputo en el edge cada vez más potente y econó- micamente accesible. 2. La introducción de la inteligencia arti- ficial (IA) mediante la implementación de machine learning en sus algorit- mos de análisis de vídeo. 3. El uso de las cámaras de videovigilan- cia para ejecutar analíticos de ayuda a la operación. Limitaciones Pero aún existen limitaciones que impi- den el despliegue masivo de este tipo de soluciones. Entre otras, podemos men- cionar: Dependencia del proveedor. Al ser el proveedor quien realiza personalmen- te el aprendizaje de cada analítico, dependemos de su roadmap con las nuevas versiones que mejoren la fia- bilidad o incluyan nuevos modelos de analíticos. Además, en ningún mo- mento garantizan que las nuevas ver- siones o los nuevos analíticos puedan ser ejecutados sobre el HW existente y que, en muchos casos, todavía no ha sido amortizado. Encontrar un modelo basado en servi- cios. Es decir, facilitar el acceso a esta tecnología intentando eliminar las ba- rreras del CAPEX ofreciendo una opción OPEX donde se garantice un servicio. Nuevas capacidades Para cubrir dichas limitaciones, enten- demos que el mercado necesita una solución de analíticos que, además de cubrir con el modelo tradicional, ofrezca nuevas capacidades. En primer lugar, ofrecer una solución de analíticos bajo un modelo cloud As A Service. En este modelo, las cámaras se co- nectan directamente a una nube segu- ra donde no exista dependencia de un único proveedor de analíticos. Y donde, basándonos en un modelo cloud to cloud , podamos compartir una misma señal de vídeo con tantos proveedores como se desee. Hablamos de un modelo basado en servicios donde no haya compromisos de permanencia ni licencias, pagando por mes y donde no haya que preocuparse por el HW, pues el proveedor es quien garan- tiza la disponibilidad de los recursos que sean necesarios para ofrecer el servicio. De igual manera, es necesario con- templar la existencia de una gran oferta de analíticos tanto de seguridad como de ayuda a la operación donde poda- mos mantener y crear nuevos analíticos por nosotros mismos sin depender de un proveedor ni de desarrolladores especia- lizados en IA. Todo a través de procesos drag & drop . Finalmente, hay que adoptar tecnolo- gía deep learning que complemente al machine learning . Todo este novedoso modelo es ofrecido desde OmniCloud bajo su plataforma cloud OmniView (www.omniview.cloud ). Por Jaime Abad (OmniCloud) . Nuevo paradigma en las soluciones de analítica de vídeo