Los términos “análisis de vídeo inteligente” (IVA) y “análisis de vídeo” suelen coincidir en su uso. Sin embargo, pueden distinguirse por el nivel de sofisticación de sus capacidades y las tecnologías que emplean. He aquí un desglose de las principales diferencias:
Funcionalidad básica: La analítica de vídeo tradicional utiliza algoritmos de software para analizar los flujos de vídeo y detectar patrones y condiciones básicos. Esta tecnología a menudo se centra en la detección de movimiento simple, como la identificación de movimiento dentro de un área designada, o el análisis basado en reglas, como el cruce de líneas y la detección de merodeo.
Procesamiento basado en reglas: El análisis de vídeo suele utilizar reglas o configuraciones preestablecidas para identificar actividades o comportamientos específicos. Por ejemplo, puede configurarse para alertar si aparece un objeto en una zona restringida o si una persona se mueve en una dirección determinada.
Comprensión contextual limitada: Estos sistemas no suelen incorporar un conocimiento avanzado del contexto o de la situación. Su análisis suele limitarse a las reglas para las que están programados, y pueden tener problemas con escenarios complejos o situaciones ambiguas.
Análisis de vídeo inteligente (IVA)
Tecnologías avanzadas: La analítica de vídeo inteligente se basa en los cimientos de la analítica de vídeo tradicional mediante la incorporación de tecnologías más sofisticadas, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo. Esta integración permite un procesamiento y una comprensión más complejos de los datos de vídeo.
Capacidades de aprendizaje profundo: IVA utiliza modelos de IA, en particular redes neuronales de aprendizaje profundo, para analizar el contenido de vídeo. Esto permite al sistema aprender de grandes cantidades de datos de vídeo y mejorar su precisión y eficacia con el tiempo. Puede identificar objetos, clasificar comportamientos y predecir eventos futuros basándose en patrones aprendidos.
Conciencia contextual y situacional: Uno de los avances significativos del IVA es su capacidad para comprender el contexto dentro de una escena. Por ejemplo, puede diferenciar entre una persona que merodea y otra que simplemente está parada, o reconocer la diferencia entre un vehículo estacionado ilegalmente y otro que está cargando o descargando mercancías.
Respuestas y conocimientos proactivos: IVA no sólo detecta y alerta basándose en el contenido de vídeo, sino que también proporciona información procesable que puede utilizarse para respuestas más proactivas. Por ejemplo, puede analizar el comportamiento de los compradores en una tienda para mejorar la distribución y las estrategias de marketing, o controlar los patrones de tráfico para optimizar la planificación urbana.
Mientras que el análisis de vídeo proporciona la tecnología básica para supervisar y detectar actividades específicas basándose en reglas predefinidas, el análisis de vídeo inteligente mejora y amplía estas capacidades incorporando IA para ofrecer una visión más profunda, análisis predictivos y respuestas más conscientes del contexto. Esto hace que el IVA sea especialmente valioso en escenarios de alta precisión, adaptabilidad y comprensión.