{"id":143811,"date":"2017-06-24T02:59:00","date_gmt":"2017-06-24T02:59:00","guid":{"rendered":"https:\/\/alliedtelesisprod.smmile.com\/videovigilancia-inteligente-tendencias-recientes-y-lo-que-se-avecina\/"},"modified":"2026-05-29T17:58:09","modified_gmt":"2026-05-29T17:58:09","slug":"intelligent-video-surveillance-recent-trends-and-what-lies-ahead","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/alliedtelesisprod.smmile.com\/es\/intelligent-video-surveillance-recent-trends-and-what-lies-ahead\/","title":{"rendered":"Videovigilancia inteligente: tendencias recientes y lo que se avecina"},"content":{"rendered":"

Los sistemas de videovigilancia<\/a>, tambi\u00e9n conocidos como circuitos cerrados de televisi\u00f3n (CCTV), se implementan ampliamente en una variedad de entornos, incluidas \u00e1reas p\u00fablicas, infraestructuras p\u00fablicas, edificios comerciales y m\u00e1s. En la mayor\u00eda de los casos, se utilizan con un doble prop\u00f3sito: para el monitoreo en tiempo real de activos y espacios f\u00edsicos y para revisar la informaci\u00f3n de video recopilada para identificar indicadores de seguridad y planificar medidas de seguridad.<\/p>\n

Aunque los sistemas de videovigilancia han sido una parte integral de los sectores p\u00fablicos y de seguridad durante d\u00e9cadas, existe un inter\u00e9s significativo en ellos fuera de esas industrias. Esto se debe en gran medida al aumento de las tasas de criminalidad y las amenazas a la seguridad en todo el mundo, que est\u00e1n impulsando un crecimiento continuo del mercado de la videovigilancia. Seg\u00fan un informe reciente de Mordor Intelligence, el mercado de videovigilancia se valor\u00f3 en 29 980 millones de d\u00f3lares en 2016 y se espera que alcance un valor de 72 190 millones de d\u00f3lares en 2022. , escalabilidad y precisi\u00f3n de las soluciones de videovigilancia. \u00bfQu\u00e9 factores impulsan las principales tendencias tecnol\u00f3gicas de la videovigilancia? \u00bfCu\u00e1l es la mejor manera de implementarla?<\/p>\n

La evoluci\u00f3n de los sistemas de videovigilancia est\u00e1 impulsada por las siguientes tendencias tecnol\u00f3gicas:<\/p>\n

Recopilaci\u00f3n de datos de video inteligente y sensible al contexto<\/h2>\n

Los avances recientes en el procesamiento de se\u00f1ales permiten el desarrollo de sistemas de videovigilancia inteligentes, en particular sistemas que pueden adaptar de manera flexible la tasa de recopilaci\u00f3n de datos de video. En particular, cada vez que se detecta un indicador de incidente de seguridad, la tasa de recopilaci\u00f3n de datos aumenta para proporcionar informaci\u00f3n m\u00e1s rica para un an\u00e1lisis m\u00e1s preciso y cre\u00edble.<\/p>\n

Infraestructuras de Big Data<\/h2>\n

Las infraestructuras de Big Data de \u00faltima generaci\u00f3n han abierto nuevos horizontes para almacenar y acceder a datos de video que se caracterizan por las 4V de Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad. En particular, recopilar inmensos vol\u00famenes de datos de m\u00faltiples c\u00e1maras, incluida la transmisi\u00f3n de datos con altas tasas de ingesta, ahora es mucho m\u00e1s f\u00e1cil que en el pasado. Los sistemas Big Data proporcionan los medios para crear e implementar arquitecturas de videovigilancia que se escalan de manera transparente y rentable.<\/p>\n

Sistemas de transmisi\u00f3n de datos<\/h2>\n

Durante los \u00faltimos a\u00f1os, han surgido muchos sistemas de transmisi\u00f3n. Estos \u00faltimos brindan funcionalidades para la gesti\u00f3n de vapores y el an\u00e1lisis de transmisi\u00f3n, al tiempo que son una parte importante de los sistemas Big Data discutidos anteriormente.<\/p>\n

Anal\u00edtica Predictiva e Inteligencia Artificial (IA)<\/h2>\n

2016 y 2017 fueron a\u00f1os importantes para la historia de la Inteligencia Artificial, debido a la aparici\u00f3n de enfoques disruptivos de aprendizaje profundo, como los empleados por el motor Alpha AI de Google. La evoluci\u00f3n de las redes neuronales profundas se puede explotar directamente en los sistemas de videovigilancia para dotarlos de una inteligencia excepcional y permitir procesos de vigilancia m\u00e1s efectivos. Por ejemplo, la IA puede permitir el an\u00e1lisis predictivo, lo que permite a los operadores de seguridad anticipar incidentes de seguridad y prepararse proactivamente para ellos.<\/p>\n

Drones e Internet de las Cosas (IoT)<\/h2>\n

La combinaci\u00f3n de dispositivos IoT y objetos inteligentes con sistemas de videovigilancia tambi\u00e9n ser\u00e1 clave para proporcionar la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de funcionalidades de seguridad y vigilancia. En esta direcci\u00f3n, los veh\u00edculos a\u00e9reos no tripulados (UAV) (es decir, los drones) se despliegan hoy en d\u00eda con el fin de proporcionar una versatilidad y funcionalidades de videovigilancia dif\u00edcilmente posibles con las c\u00e1maras fijas convencionales.<\/p>\n

Integraci\u00f3n de la seguridad f\u00edsica y cibern\u00e9tica<\/h2>\n

La transformaci\u00f3n digital en curso de los activos y procesos industriales est\u00e1 conduciendo gradualmente a una convergencia de medidas de seguridad f\u00edsica y cibern\u00e9tica. Los sistemas de videovigilancia juegan un papel clave en esta convergencia, ya que representan infraestructuras de TI que se pueden utilizar para monitorear \u00e1reas f\u00edsicas. Por lo tanto, pueden integrarse de manera flexible con otros sistemas de ciberseguridad hacia un enfoque hol\u00edstico e integrado de seguridad y vigilancia.<\/p>\n

Dise\u00f1o de sistemas de videovigilancia<\/h2>\n

Las tecnolog\u00edas mencionadas anteriormente abren nuevos horizontes en el desarrollo, implementaci\u00f3n y operaci\u00f3n de sistemas inteligentes de videovigilancia. Pero depende de los desarrolladores e implementadores de videovigilancia integrar y aprovechar al m\u00e1ximo las funcionalidades de estas tecnolog\u00edas. Para ello, es importante dise\u00f1ar e implementar una arquitectura adecuada para su infraestructura de videovigilancia. Las arquitecturas modernas de sistemas de videovigilancia siguen la inform\u00e1tica de borde\/niebla paradigma, para procesar informaci\u00f3n de video m\u00e1s cerca del campo. Esto les permite economizar en ancho de banda y realizar monitoreo de seguridad en tiempo real. Las c\u00e1maras se implementan en el borde de la red como parte de los nodos de borde que pueden capturar y procesar cuadros de video. Los nodos perimetrales tambi\u00e9n pueden implementar inteligencia de recopilaci\u00f3n de datos mediante el ajuste de velocidades de fotogramas en funci\u00f3n del contexto de seguridad identificado. Adem\u00e1s, est\u00e1n conectados a una infraestructura en la nube, donde la informaci\u00f3n de varias c\u00e1maras se conecta, revisa y analiza en escalas de tiempo m\u00e1s generales.<\/p>\n

Las arquitecturas inform\u00e1ticas de borde\/niebla tambi\u00e9n son las opciones ideales para admitir la combinaci\u00f3n de videovigilancia con las tecnolog\u00edas presentadas. Los drones de IoT deben integrarse con los nodos de borde apropiados como parte de una arquitectura inform\u00e1tica de borde m\u00f3vil. El an\u00e1lisis de transmisi\u00f3n en tiempo real debe realizarse en el borde, en lugar de en la nube de la implementaci\u00f3n de videovigilancia. Las funcionalidades de aprendizaje profundo se pueden implementar tanto en el borde como en la capa de la nube. Las redes neuronales profundas en el borde pueden admitir la extracci\u00f3n de patrones de seguridad complejos en tiempo real. Al mismo tiempo, la extracci\u00f3n de patrones de seguridad y conocimiento sobre grandes \u00e1reas que est\u00e1n cubiertas por muchos nodos de borde (por ejemplo, implementaciones en toda la ciudad) solo es posible mediante la implementaci\u00f3n de aprendizaje profundo en la nube. En general, es bastante desafiante decidir si algunas funcionalidades deben colocarse en la nube o en el per\u00edmetro. Las decisiones relevantes generalmente se asocian con la resoluci\u00f3n de compensaciones (por ejemplo, velocidad de procesamiento versus precisi\u00f3n de procesamiento para alguna funci\u00f3n de vigilancia).<\/p>\n

Los sistemas de videovigilancia podr\u00edan beneficiarse de las arquitecturas abiertas de m\u00faltiples proveedores de hardware. Esto se debe a que una soluci\u00f3n de vigilancia puede comprender diferentes dispositivos y modalidades de captura de video (por ejemplo, c\u00e1maras de alta definici\u00f3n, c\u00e1maras al\u00e1mbricas e inal\u00e1mbricas, c\u00e1maras en drones\/UAV y m\u00e1s). Una arquitectura abierta puede proporcionar flexibilidad, facilidad de implementaci\u00f3n y longevidad tecnol\u00f3gica. Recientemente, se han realizado esfuerzos para introducir una arquitectura abierta para presentar la videovigilancia como uno de los usos principales de la inform\u00e1tica.<\/p>\n

Desaf\u00edos y mejores pr\u00e1cticas de implementaci\u00f3n<\/h2>\n

M\u00e1s all\u00e1 de la especificaci\u00f3n de una arquitectura inform\u00e1tica perimetral adecuada, los implementadores de sistemas de videovigilancia tambi\u00e9n deben enfrentar otros desaf\u00edos. Uno de estos desaf\u00edos se refiere a la salvaguarda de la privacidad y el cumplimiento de las normas de protecci\u00f3n de datos. De hecho, el despliegue de sensores de vigilancia est\u00e1 sujeto a leyes y directivas sobre privacidad y protecci\u00f3n de datos, que a veces imponen limitaciones en la naturaleza y escala de esta tecnolog\u00eda. Asimismo, el uso de drones tambi\u00e9n debe cumplir con las regulaciones pertinentes.<\/p>\n

Otro desaf\u00edo se refiere al nivel de automatizaci\u00f3n de la soluci\u00f3n. Si bien la automatizaci\u00f3n es deseable en general para cubrir y monitorear \u00e1reas m\u00e1s amplias sin recursos humanos adicionales, la revisi\u00f3n e intervenci\u00f3n humana sigue siendo clave para la confiabilidad de la soluci\u00f3n general. Adem\u00e1s, un desaf\u00edo m\u00e1s se relaciona con las nuevas amenazas que podr\u00edan derivarse de la naturaleza ciberf\u00edsica de los sistemas de videovigilancia. Un ataque f\u00edsico podr\u00eda ir acompa\u00f1ado de un ciberataque a la infraestructura de videovigilancia, como forma de comprometer la capacidad de esta \u00faltima para detectar el incidente de seguridad f\u00edsica.<\/p>\n

Un desaf\u00edo m\u00e1s se refiere a la implementaci\u00f3n de la inteligencia basada en datos (es decir, como parte del an\u00e1lisis predictivo y la IA), que requiere grandes vol\u00famenes de datos con incidentes de seguridad que apenas est\u00e1n disponibles. La IA en el borde (por ejemplo, redes neuronales profundas ligeras y eficientes) a\u00fan est\u00e1 en pa\u00f1ales, a pesar del surgimiento de nuevas empresas innovadoras con productos y servicios de IA en el borde.<\/p>\n

Para hacer frente a estos desaf\u00edos, los desarrolladores e implementadores de soluciones de videovigilancia deben cumplir mejor con los est\u00e1ndares y las reglamentaciones, al mismo tiempo que adoptan un enfoque de implementaci\u00f3n gradual o por etapas. Este \u00faltimo deber\u00eda permitir una transici\u00f3n sin problemas de los sistemas manuales, es decir, mediados por operadores humanos, a la vigilancia visual totalmente automatizada basada en IA. Tambi\u00e9n se requiere un despliegue gradual de inteligencia basada en datos, comenzando con reglas simples y avanzando hacia t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s sofisticadas que podr\u00edan detectar patrones de ataque asim\u00e9tricos m\u00e1s complejos. Otra pr\u00e1ctica recomendada es la implementaci\u00f3n de arquitecturas abiertas que puedan acomodar sensores de vigilancia tanto futuros como heredados, como un medio para aprovechar las funcionalidades avanzadas con la mejor relaci\u00f3n calidad-precio.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es la mejor manera de actualizar o implementar tu propia infraestructura de videovigilancia? Comienza con una descripci\u00f3n detallada de tus requisitos comerciales y de seguridad y un socio tecnol\u00f3gico confiable<\/a> integrar\u00e1 e implementar\u00e1 el sistema en tu nombre. El cielo es el l\u00edmite.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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