Tecnología para análisis de video vigilancia de Nec
Reconocimiento facial e identificación humana, entre otras características, forman parte de la tecnología de procesamiento de video que Nec ha desarrollado. La compañía informó que la solución fue evaluada sobre sistemas de video vigilancia cubriendo extensas áreas, analizando características de las personas tanto de ropa como de comportamientos sospechosos.
En las pruebas, indicó la marca, la tecnología permitió que un mismo servidor (Xeon X5675 2CPU con procesador de Intel) analizara imágenes de treinta cámaras de vigilancia, tres veces más de lo que un servidor puede procesar. Lo anterior se destaca porque una compañía puede utilizar sus servidores existentes para monitorear aproximadamente un área tres veces más grande.
Convencionalmente, para cubrir los requisitos de procesamiento avanzado de análisis de datos de video de múltiples cámaras, por ejemplo en aeropuertos, estaciones de trenes y calles de las ciudades, las compañías tenían que tener varios servidores, este costo de hardware obligaba a las mismas a restringir el gasto en tecnologías de video analítico a las áreas más importantes, dejando otras desatendidas.
Según la misma empresa, sus tecnologías cubren la demanda de procesamiento de video controlando el nivel de procesamiento en respuesta al contenido de imágenes capturadas por las cámaras de vigilancia, comentó Yasunori Mochizuki, vicepresidente del Laboratorio de Procesamiento de Información y Medios de Comunicación de Nec. Por ejemplo los controles especializados pueden manejar el flujo de video analizando solo imágenes donde aparecen personas o reduciendo la frecuencia del análisis a áreas con bajo nivel de prioridad, explicó.
La característica clave de la tecnología de video vigilancia incluyen:
1) Procesamiento optimizado a través del análisis del contenido de la imagen activa. Ajustan el análisis de video sobre la base de su contenido. De este modo, la frecuencia de procesamiento de imagen puede ser personalizada y focalizarse en las características humanas. Video sin personas puede ser analizado en una frecuencia más baja. También permite ajustes en conformidad con factores, como la hora del día y localizaciones importantes.
2) Procesamiento simplificado de conformidad con las preferencias de los usuarios. Permite minimizar la cantidad del video que es analizado y designar las áreas importantes para el análisis rápido.
