Un Mazda rojo tipo hatchback circula por la calle 127 en Bogotá. Porta una placa que, en los registros, pertenece a un Renault blanco. En un esquema de vigilancia convencional, el vehículo sería invisible para las autoridades, pero esto cambió con las plataformas de videovigilancia modernas, según recuerda Jean Pierre Hernández, BDM de la vertical Gobierno de Hikvision.
La videovigilancia ha evolucionado con los años: pasó de ser un conjunto de cámaras aisladas a formar parte de engranajes de analítica de datos. Esto permite no solo leer caracteres, sino también identificar las morfologías de los vehículos.
Hablamos de equipos capaces de distinguir volúmenes, colores y marcas, para luego confrontarlos con las bases de datos oficiales. Lo mismo sucede con las tecnologías de reconocimiento facial, que permiten procesar atributos específicos, como el uso de gafas, gorras o características físicas particulares, para generar listas de búsqueda inmediatas.
Sumado a estas capacidades, la Inteligencia Artificial se hace presente mediante interfaces de chat dondelos funcionarios pueden consultar, usando lenguaje natural, por características determinadas de una persona (su ropa o calzado) o de su vehículo.
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De la vigilancia reactiva al dato estructurado
En medio de su presentación en Expo I, Hernández explicó cómola estrategia de Hikvision se despliega en tres fases evolutivas. La primera etapa consiste en la vigilancia básica y la conexión de equipos entre sí. El salto ocurre en la segunda fase:la recolección, donde el video se convierte en datos estructurados.
En este punto, los volúmenes masivos de almacenamiento, a menudo inútiles por su peso, se pueden consultar fácilmente gracias a los metadatos de rostros, vehículos y comportamientos.
“A veces, en toda esa data que tenemos, por ejemplo, en cinco horas de información, realmente lo que necesito son cinco segundos. Al no tener sistemas inteligentes, la persona que realiza la investigación tiene que ver las cinco horas de material”, afirmó el vocero.
La tercera fase apunta a la comprensión y fusión de datos entre diferentes entidades. Al respecto, Hernández sostuvo que la delincuencia es itinerante y opera entre municipios anexos y ciudades, lo que exige modelos de información compartida para realizar rastreos efectivos en tiempo real.
Analítica y gemelos digitales
La visualización e integración apropiada de datos de seguridad ciudadana ha permitido, incluso, generar gemelos digitales. A diferencia de los mosaicos de cámaras tradicionales, esta tecnología proyecta el territorio en un modelo 3D donde se ubican los dispositivos y se generan mapas de calor de criminalidad.
“Estos modelos tienen que alimentarse constantemente. Cuando los criminales saben que siempre que van a una zona a robar son capturados, se mueven. Por lo tanto, estos modelos nos permiten analizar hacia dónde se está desplazando la delincuencia”, concluyó Hernández.
