Existe una máxima en seguridad que nos impide confiar en una sola tecnología para garantizar la protección de un perímetro o área bajo vigilancia. El sistema que más se acerca a la perfección, con un mínimo de falsas alarmas suele ser la combinación de varias tecnologías. No en vano los perímetros de infraestructuras críticas ya están siempre dotados de varios sistemas en paralelo que nos permiten garantizar la detección.

Visto lo cual parece lógico pensar que cualquier dispositivo destinado a la detección de amenazas de seguridad será mejor cuantas más tecnologías en paralelo o interrelacionadas aglutine. Así un detector volumétrico de doble tecnología IR más microondas siempre será más fiable que uno simplemente basado en IR.

Video Análisis

Pero centrémonos en el control perimetral o de vastas extensiones de terreno como zonas portuarias, campas de contenedores, perímetros de seguridad de infraestructuras críticas donde solemos instalar sistemas de análisis de vídeo. El mundo del videoanálisis basado en Inteligencia Artificial, y más concretamente en algoritmos “Deep Learning” que autoaprenden del entorno en que se instalan, han llegado a un estado de gran precisión. No obstante uno de los impedimentos más frecuentes para que el Deep learning pueda clasificar objetos una vez detectados y determinar si se trata o no de una amenaza real, sigue siendo la perspectiva de los objetos detectados. Me explico, la cámara fija con lente ajustada a un determinado plano focal que usamos en análisis de vídeo adolece del problema de no saber si el objeto que capta está cerca o lejos, de manera que un objeto grande a gran distancia aparece como un objeto pequeño, que ocupa pocos píxeles de imagen y que probablemente no será clasificado como lo que realmente es, y por el contrario un objeto pequeño cercano a la cámara puede aparecer como un intruso cuando a lo mejor se trata de una pequeña araña. A tal efecto los programas de video análisis ya disponen de ajustes que intentan minimizar este efecto, pero igualmente debemos instalar muchas cámaras cada pocos metros paras que estos ajustes sirvan para algo.

Radar

Por el contrario disponemos de una tecnología de detección muy diferente a la óptica o térmica que se usa en video análisis, efectivamente un emisor lanza un haz de microondas que se refleja en los objetos que se encuentran a un Kilómetro en visión directa y esa señal reflejada es “escuchada” y procesada en el dispositivo que llamamos “RADAR”, las diferencias de frecuencia y fase entre la señal emitida y recibida que se generan por efecto doppler debido al movimiento de algunos objetos en la escena supervisada nos indica dónde exactamente se encuentra el objeto en movimiento, qué tamaño tiene y en qué dirección y a qué velocidad se mueve. Todo esto sin que le influya negativamente ni las condiciones de luz, temperatura o climatológicas. Además el radar también dispone de su Inteligencia Artificial y algoritmos Deep learning que le permiten discriminar objetos en movimiento que no deben ser detectados como amenazas, tales como vegetación y similares. El software de control del radar nos permite programar las zonas de inclusión o exclusión de alarma, dispone de perfiles que se pueden activar por horario y toda suerte de facilidades para que la detección de objetos en movimiento, presuntamente intrusos, sea lo más fiable posible. Además el radar puede dirigir una cámara con sistema de posicionamiento, tal como un speed dome o una combinada de espectro visible y térmico, a fin de hacer un seguimiento perfecto del intruso dándonos un primer plano del mismo.

Lo mejor de ambos mundos

De lo explicado anteriormente se deduce que es precisamente la falta de un plano “perfecto”, de no saber si el objeto captado está cerca o lejos, del conocimiento de su tamaño real, o de un seguimiento adecuado en vídeo del intruso lo que nos impide que los algoritmos de Deep learning del video análisis puedan funcionar al máximo de sus posibilidades.

Pues bien imaginemos que mediante la combinación de radar, cámara con posicionamiento y sistema de video análisis, podemos proporcionarle a este último una imagen perfecta y cercana del objeto a clasificar, así como su tamaño, ¿se lo estamos poniendo fácil verdad?, pues de eso se trata. La combinación de sistemas radar + video análisis, ambos dotados de algoritmos de detección que aprovechan la inteligencia artificial, cada uno en su terreno, en el del análisis de señales de radio y en el del análisis de las imágenes de vídeo. La mezcla de ambos nos ofrece una potente herramienta de detección perimetral, con un ahorro en infraestructura importante, por cuanto ya no se necesitaría “coser” el perímetro con cámaras fijas y una costosa red, sino que basta con ubicar estratégicamente sendos radares con sistemas de posicionamiento de vídeo y conectarlos a un VMS dotado de video análisis inteligente que recibirá gracias al radar “la mejor imagen posible” del intruso, la procesará en menos de un segundo y generará la alarma solo cuando realmente se clasifique el objeto como intruso potencial.  

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