Deep Learning: Protección Perimetral
Los retos que plantean todos los Sistemas de Seguridad de Protección Perimetral para exteriores, de muy amplio rango de aplicación, son entre otros, la fiabilidad de detección, el comportamiento del sistema ante las inclemencias meteorológicas, la morfología del perímetro, el transporte de las señales y como no, la tasa de falsas alarmas. Las condiciones climatológicas como la lluvia, el viento, los espacios soleados, influyen determinantemente en la precisión de la detección.
Los sistemas de Análisis Inteligente de Video se utilizan para la protección de cualquier tipo de perímetro mediante el uso de cámaras IP, visibles o térmicas, cuya señal se analiza mediante sofisticados algoritmos con los que se detectan y analizan patrones de movimiento que puedan llevar a determinar una alarma o no.
Las tecnologías de Deep Learning han permitido dotar de suficiente fiabilidad, precisión y eficiencia a los sistemas de detección de intrusión por vídeo gracias al aprendizaje automático de la escena y mediante Inteligencia Artificial adaptarse de forma natural a los cambios en la escena, determinando lo que son alarmas y despreciando las falsas alarmas.
Es determinante la elección de espectro de la cámara, visible con IR, térmica, y últimamente visible con iluminación laser, o visible y térmica en la misma carcasa con dos cámaras incluídas. Cámara Móvil PTZ o fija.
La distancia de detección y reconocimiento, entre 100 y 800 metros, ligada al objeto, persona y/o vehículo que queremos captar.
El campo de visión dependiente de la lente de la cámara, y la iluminación de la escena, artificial o natural.
Las típicas aplicaciones de la Seguridad Perimetral incluyen la detección de Intrusión y merodeo, y son instalaciones típicas la detección de Caza Furtiva, los Recintos penitenciarios, Control de fronteras, Infraestructuras críticas, Áreas residenciales, Túneles e Infraestructuras ferroviarias.
