Las soluciones de vigilancia eficaces deben hacer que las escenas complicadas sean fáciles de entender y actuar. En la práctica, eso requiere recopilar una gran cantidad de detalles en transmisiones de vídeo y / o audio de lo que potencialmente puede incluir muchas fuentes. Cuantos más dispositivos haya en el sistema, mayor será la cantidad de detalles potenciales de interés que podría haber.
En última instancia, la vigilancia eficaz consiste en actuar sobre los detalles de una escena que son importantes para los administradores y operadores de sistemas. Pero, ¿qué pasa si los administradores u operadores no saben sobre qué información necesitan detalles o, incluso, qué es lo que están buscando en una escena que está fuera de lo común? Los detalles que importan pueden estar relacionados con una persona, un objeto o un movimiento específico en una escena o tipo de evento que nunca antes ha ocurrido.
Los sistemas de vigilancia modernos generan una cantidad abrumadora (y en su mayoría no utilizada) de datos. Esto es especialmente notable cuando se graba vídeo en operaciones 24 horas al día, 7 días a la semana, esenciales para capturar evidencias, incidentes y eventos. No solo es difícil distinguir lo que realmente importa en una escena, sino que también consume mucho tiempo. Hacer que los datos sean más identificables y procesables es un problema clave a resolver. La aplicación de descriptores de metadatos para describir detalles clave en una escena permite que los datos sean más identificables y procesables.
Esta es la razón por la que los metadatos son la base para recopilar inteligencia a partir de transmisiones de vídeo y / o audio de vigilancia. Los metadatos proporcionan una manera rápida de encontrar, evaluar y actuar sobre los detalles singulares que más importan a través de una, cientos o miles de secuencias de secuencias de vídeo y audio. Los metadatos son ahora una parte esencial de las operaciones comerciales y de seguridad efectivas.
Pero, ¿qué son los metadatos?Es necesaria una definición. Como revelarán las búsquedas de Google, los metadatos se denominan normalmente "datos sobre otros datos". En el contexto de la videovigilancia, se traduce en "datos sobre datos de vídeo". Pero puede ser muy amplio. Para ser más específico, debemos considerar los detalles de la escena que importan. Estos describen los detalles de "dónde, qué y cómo" sobre los cambios en una escena en un vídeo de una transmisión.
Los metadatos de vídeo describen con precisión los detalles que importan en una escena en términos de dónde se encuentran esos detalles, qué son y cómo se mueven en una escena.
Eso significa que los atributos de los metadatos pueden describir todo tipo de detalles sobre objetos de interés en movimiento, por ejemplo:
- Ubicación, tiempo, colores, tamaños, formas, coordenadas, recorridos, decibelios de volumen, velocidad, voz, duración en la escena, dirección de viaje.
Además, se pueden agregar más detalles fundamentales como la descripción de la transmisión de vídeo, el códec, las marcas de tiempo, la identidad del dispositivo, etc.
Además de detalles más fundamentales como:
- Descripciones de transmisión de video, códec, marcas de tiempo, identidad del dispositivo, etc.
Todo lo anterior son "metadescripciones" de detalles en una escena o relacionados con ella.
Basadas en inteligencia artificial y aprendizaje profundo, las meta descripciones pueden ser más (o menos) granulares. Lo que significa es que las meta descripciones pueden describir atributos en un nivel alto o en niveles más profundos. Esto permite clasificar un grupo de píxeles como persona, animal, vehículo u otras clases de objetos predefinidos. O ser más preciso con descripciones más refinadas de personas u objetos, por ejemplo:
- Subtipo:
- Vehículo
- Coche, autobús, bicicleta, etc.
- Placa
- Modelo y marca
- Vehículo
- Color
- Rojo, amarillo, azul, verde, etc.
- Características del movimiento
- Tipo de movimiento
- Velocidad
- Coordenadas de ubicación
Los metadatos no solo proporcionan detalles sobre personas, objetos y eventos en una escena. También permite agrupar, clasificar, buscar, recuperar y utilizar rápidamente grandes cantidades de vídeo y metraje grabado. Como resultado, los casos de uso generales de metadatos encajan en tres áreas:
- Activación de alarmas y notificaciones en tiempo real
- Búsqueda forense posterior al evento
- Análisis e informes estadísticos
Los metadatos permiten muchos más casos de nuevos usos, por ejemplo:
- Realizar una búsqueda posterior al evento: Ej. encontrar personas con ropa roja en una escena
- Realización de una regla de automatización: Ej. abra la barrera para un automóvil azul con el número de placa de Texas XYZ123
- Realizar análisis estadísticos: Ej. contar cuántos coches se movieron en una dirección específica en una carretera
Los metadatos de vídeo agregan un valor inmenso a un sistema de administración de vídeo. De hecho, su verdadero potencial se realiza cuando se aplica a múltiples entradas, que abarcan entradas visuales, de audio, de actividad y relacionadas con procesos. Como seguimiento RFID, coordenadas GPS, alertas de manipulación, lecturas de medidores (por ejemplo, temperatura o niveles químicos), detección de ruido y datos transaccionales del punto de venta. En la gestión de cualquier espacio, todas ellas son fuentes de datos de gran valor. Todas se pueden alinear en función de sus marcas de tiempo. Unificar metadatos de diferentes fuentes significa obtener mucha más información de la que se puede obtener de cada sistema (aislado) solo.
La atención se centra en la interoperabilidad. El mundo IP puede generar otro gran beneficio. Los protocolos abiertos y los estándares de la industria son nuevamente esenciales, lo que permite una integración perfecta de metadatos. Cantidades masivas de datos de todo tipo de sistemas nos ayudarán a obtener una comprensión más rápida, profunda y amplia de todo lo que nos rodea.
