A rápida disseminação do uso da análise de vídeo em sistemas de vigilância deve-se a uma conjunção de fatores tecnológicos e operacionais que favorecem esta tendência já consolidada no mercado de segurança.
Em primeiro lugar, numa resposta dupla às necessidades do mercado, as câmaras melhoraram a resolução e qualidade das imagens que fornecem e, simultaneamente, registam uma redução de preços, o que agora permite que os sistemas sejam concebidos com muito mais dispositivos, aumentando a eficiência e controlando os custos.
Em segundo lugar, o mercado hoje oferece a possibilidade de executar algoritmos complexos com dispositivos de hardware de tamanho e preço muito reduzidos. Isto favorece o terceiro factor, a evolução e disponibilidade de algoritmos avançados de análise de vídeo baseados em Inteligência Artificial (IA).
Da mesma forma, temos de considerar como fatores impulsionadores para a utilização de análises aqueles que derivam de necessidades operacionais e de negócio. Num contexto onde o número de câmaras aumentou exponencialmente, as gravações de vídeo geram enormes arquivos de imagens, os recursos humanos são escassos e dispendiosos, e como tal a automatização do processo é crucial para a otimização da segurança e das operações comerciais. Além disso, há uma voracidade crescente de dados de todos os tipos para ajudar a melhorar as aplicações de business intelligence e as iniciativas de cidades inteligentes (smart cities).
O resultado é, como vivemos diariamente, um enorme aumento no interesse, oferta e promoção de uma infinidade de análises de vídeo baseadas em IA.
Agora, estamos certamente no limiar de outra geração de sistemas de vídeo, onde a análise começa a ser o elemento substancial e o hardware apenas a infra-estrutura necessária para a sua utilização. Para onde leva esta nova abordagem aos sistemas de vídeo?
A análise baseada na IA centra-se basicamente em dois pilares: a utilização de redes neurais e a formação específica e contínua de modelos. O primeiro é bastante universal, disponível para quase todos os grandes e pequenos intervenientes no sector. A segunda é mais seletiva, pois requer um grande poder de processamento e, sobretudo, uma enorme quantidade de dados (imagens) para conseguir algoritmos precisos e eficientes. Isto está cada vez mais nas mãos dos grandes atores da área tecnológica e não seria insensato pensar que no futuro serão estes a fornecer as melhores análises, começando, sem dúvida, pelas de uso empresarial, mas chegando também ao campo da segurança.
A lei de Moore diz-nos que se produzirá processadores cada vez mais poderosos que são cada vez mais reduzidos em tamanho, custo e consumo de energia. Isto significa que a maioria dos dispositivos será capaz de executar estes eficientes algoritmos de Inteligência Artificial.
Se os algoritmos forem facilmente acessíveis, a sua eficiência será muito semelhante entre si, e os dispositivos de recolha e gestão serão todos capazes de os executar, onde estarão as diferenças nos sistemas evoluídos no futuro?
Antes de mais, é necessário não esquecer que nenhuma análise de vídeo pode oferecer bons resultados se o vídeo a ser analisado não tiver a qualidade necessária. Portanto, a premissa de oferecer uma qualidade de imagem ótima em quaisquer condições de iluminação é de vital importância e pode definitivamente condicionar qualquer tentativa de utilização de analíticas, mesmo que se baseiam em técnicas de IA.
Agora estamos fascinados com as capacidades de deteção e classificação destes algoritmos, e não prestamos muita atenção às exigências que irão surgir da sua utilização massiva. Alguns deles já surgiram, tais como a integração. Assim que a analítica tenha feito o seu trabalho e detetado o que queríamos encontrar e classificado o que consideramos interessante de categorizar, como tornamos esta informação utilizável pelos nossos sistemas e subsistemas de segurança, controlo e otimização de negócio e processo? É certamente aqui que entram em jogo standards e interfaces abertas.
Das três possibilidades de alojamento das nossas analíticas - na câmara, num servidor local ou na nuvem - nenhuma delas é perfeita para todos os casos de utilização. De facto, é muito provável que encontremos soluções que tirem partido das virtudes das três opções, para as quais será essencial ter plataformas universais de desenvolvimento que permitam a execução tanto na nuvem, nos sistemas operativos dos servidores, como no interior dos dispositivos de segurança (câmaras).
Não há nada como a utilização diária de sistemas para experimentar a necessidade de ferramentas de manutenção. E a manutenção destas soluções de IA envolve várias tarefas. A primeira é a formação contínua. O fornecedor irá apresentar versões renovadas que teremos de atualizar no equipamento. Vamos precisar destas ferramentas para permitir a distribuição das aplicações e a referida atualização de forma ágil e segura, mas também a monitorização da operação, ou seja, a informação de que estas aplicações estão a funcionar corretamente e, se não estiverem, para a corrigir.
Embora a primeira utilização da análise de vídeo na segurança tenha sido para detetar incidentes e situações de risco, cedo apercebemo-nos que o seu maior impacto nos sistemas de vigilância por vídeo é facilitar a procura de provas e incidentes. Cada vez mais, os sistemas estão a ser utilizados como registo de eventos, para posterior investigação e análise forense. Nessa tarefa, ter a capacidade de filtrar pesquisas com base em atributos (tipo, cor, direção, etc.) previamente etiquetados através da analítica muda substancialmente a forma como utilizamos os nossos sistemas de vídeo de segurança. Esta nova tecnologia leva-nos inexoravelmente à gravação massiva e contínua de tudo o que acontece para análise posterior, se necessário, pois estas novas ferramentas permitem-nos aceder a qualquer incidente em poucos minutos ou segundos, por muito volumoso que seja o nosso vídeo gravado.
Por último, não podemos esquecer que muitas destas analíticas se destinam a fornecer dados. Para facilitar as pesquisas ou para alimentar estatísticas e análises. Os chamados metadados, ou seja, a contribuição para o conceito de "Big Data". O retorno do investimento terá muito a ver com a utilização "inteligente" destes dados para oferecer melhorias nas operações ou análises. Por conseguinte, vale a pena pensar muito sobre a forma como os dados serão utilizados e os processos que devem acompanhar a implementação deste tipo de solução.
São estes fatores que acredito que farão a diferença na exploração de novos sistemas de vídeo utilizando a analítica baseada em Inteligência Artificial. Qualquer um compreende que estas diferenças se traduzem rapidamente em custos e competitividade. Façamos portanto o exercício de escrutínio para além do brilho e dos sinos e apitos dos algoritmos que resolvem processos mais ou menos complexos. Não esqueçamos que a Inteligência Artificial irá requerer ainda mais Inteligência Humana (AI+IH).
