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Deep Learning

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¡Fortaleciendo el Reconocimiento en Videoanálisis!

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Resulta de gran interés e importancia el aprovechamiento de la inteligencia artificial en estos días, donde los alcances y recursos analógicos han sido sobrepasados por la digitalización y predicción, con el fin de lograr patrones con la mayor cantidad de variables para comparar e identificar objetos, personas, el movimiento, colores, conductas, etc.


La arquitectura del Deep Learning tomó lo mejor y más significativo del cerebro humano, potencializando las capacidades de retención y análisis en el menor tiempo y con alto grado de precisión, y la oportunidad de aprender a adaptarse según la interacción con el entorno.

El cerebro humano tiene las características de aprender, olvidar y recordar, esto permite un almacenamiento ilimitado asociado a objetos y sensaciones durante años, pero lo anterior no limita a la inteligencia artificial para hacer de manera óptima lo suyo, y no se debe olvidar que quien está adecuando la tecnología siguen siendo humanos con creatividad e innovación.

El Deep Learning sería la representación de como un sensor de presencia se adapta al desplazamiento de la temperatura en el aire para producir una activación de alarma, pero con la diferencia de que en videovigilancia inteligente, el sistema sí se da cuenta de que es lo que produce la activación, discerniendo entre objetos, personas, cambios de iluminación, corrientes de aire, propiamente eliminando cualquier posible falsa notificación y por consiguiente complementando a otros sistemas como son intrusión y acceso.

Opta por lograr reflejos, sentido común y otras conductas de una manera digital administrada y reutilizable en situaciones similares, como si se tratasen de experiencias o vivencias.

La autoconciencia de los sistemas inteligentes, aún no actúa para sí misma, prácticamente se definen comportamientos que provocarán acciones según el nivel de precisión de los análisis en la metadato del flujo del video, donde el sentido de  aprovechar las imágenes sin intervención humana, se hace cada vez más atractivo para cualquier aplicación donde se necesite ayuda, rapidez y exactitud.

El Deep Learning supera al videoanálisis convencional, indicando si existen situaciones sospechosas de muchedumbre, merodeo, violación de áreas restringidas, emergencia médica, robo de personas o de bienes, y seguimiento de escena durante evento en diferentes cámaras; también y muy importante, las analíticas de rostro y placas en vehículos conforman las soluciones al alcance comercial donde el impacto es impresionante con múltiples fines que involucran localización, acceso y registros únicos.

La tecnología actual de Deep Learning cuenta con las ventajas de siempre estar despierta, observando de manera incansable y sin distracciones.

Es por esto que los algoritmos están por encima de la detección de movimiento convencional, siendo importante aclarar que el Deep Learning es un sistema de análisis de video con autoaprendizaje de una manera profunda, donde se representa un plus de la verdadera inteligencia artificial por capas, tal como sucede con el cerebro en su sistema neuronal.

De lo complejo nacen tantas ideas e interrogantes que propician la creación de inteligencia de apoyo de forma dedicada, no obstante, obtener más aprovechamiento de las imágenes de alta resolución sigue siendo un factor de estudio e implementación en estos días y los próximos años.

SYSCOM® le ofrece esta tecnología a través de marcas de videovigilancia de renombre mundial.

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Ing. Jorge Sáenz
Product Manager | SYSCOM®

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