Comprenda los metadatos de analítica de video, cómo se generan en el borde o en servidores y cómo VMS y dashboards los utilizan en videomonitorización inteligente.
¡Descúbrelo!
En el contexto del Videomonitorización, los metadatos son descripciones estructuradas que caracterizan el contenido visual de un video.
Los metadatos pueden proporcionar una amplia variedad de información útil. Pueden describir una situación en detalle, identificar objetos relevantes visibles y proporcionar información sobre características específicas asociadas a una escena.
Los metadatos añaden contexto a los eventos, permitiendo organizar grandes volúmenes de grabaciones y acceder rápidamente a ellos mediante búsquedas. Pueden incluir detalles como colores de vehículos y ropa, ubicaciones precisas de objetos o dirección de movimiento.
Por ello, comprender cómo trabajar con metadatos es cada vez más importante para mejorar la seguridad, la protección y la eficiencia operativa.
Este artículo aborda los metadatos en el contexto de la videomonitorización y la eficiencia operativa, explicando cómo funcionan y cómo se utilizan para incorporar inteligencia a los sistemas de vigilancia.
Continúe leyendo.
[elementor-template id=”24446″]
¿Qué son los metadatos de video?
Los metadatos son conjuntos estructurados de información que describen, localizan o facilitan la recuperación, uso o gestión de un recurso de información.
Pueden clasificarse en tres tipos principales: administrativos, estructurales y descriptivos:
- Los metadatos administrativos proporcionan información para gestionar un recurso, como cuándo y cómo fue creado, su tipo de archivo y quién puede acceder a él;
- Los metadatos estructurales describen cómo están organizados los componentes de un recurso;
- Los metadatos descriptivos proporcionan información que facilita el descubrimiento y la identificación de otros datos.
En un sistema de CCTV, los metadatos proporcionan una descripción estructurada del contenido del video, identificando objetos de interés o describiendo detalladamente la escena.
¿Cómo se generan los metadatos de video?
Los metadatos se generan en tiempo real mediante Analítica de Video. La analítica consiste en algoritmos que pueden ejecutarse directamente en la cámara o en un servidor dedicado.
Hasta hace relativamente poco, el análisis de video se realizaba casi exclusivamente en servidores porque requería una capacidad de procesamiento que los dispositivos de borde no podían soportar.
Con el aumento de la capacidad de procesamiento de las cámaras, se hizo posible realizar análisis avanzados directamente en el borde.
Las herramientas de análisis en el borde tienen acceso a video sin comprimir y una latencia extremadamente baja. Esto permite operación rápida y en tiempo real, evitando los costos y la complejidad adicionales de transferir todo el contenido de video a otros puntos del sistema para su procesamiento.
Sin embargo, las cámaras con suficiente capacidad de procesamiento para realizar análisis avanzados en el borde suelen tener un costo mayor. Este es un factor importante al diseñar un sistema de videomonitorización.
El diseñador debe evaluar si conviene invertir en cámaras con mayor capacidad de procesamiento o asignar recursos a un servidor dedicado para ejecutar la analítica de video.
Esta decisión debe basarse en un análisis cuidadoso del retorno de la inversión, considerando el rendimiento requerido, el presupuesto disponible y las necesidades específicas del proyecto.
La arquitectura más adecuada depende de las circunstancias de cada proyecto.
¿Dónde se utilizan los metadatos?
Los principales consumidores de metadatos pueden agruparse de la siguiente manera:
- Aplicaciones de Borde;
- Aplicaciones de Procesamiento Híbrido;
- Sistemas de Gestión de Video (VMS);
- Dashboards.
Aplicaciones de Borde
As Aplicaciones de Borde se referem ao uso de ferramentas de análise que são executadas diretamente na câmera. Essas ferramentas podem aplicar filtros e regras lógicas para processar as informações relacionadas aos objetos detectados na cena.
Estas herramientas pueden activar acciones específicas a partir de eventos predefinidos o comportamientos detectados. Por ejemplo, pueden controlar una cámara PTZ (Pan-Tilt-Zoom) para seguir el movimiento de una persona.
La evolución de la computación en el borde permitió ejecutar tecnologías avanzadas como Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y Deep Learning dentro de las propias cámaras.
Además, las cámaras con capacidad de procesamiento en el borde pueden almacenar video localmente en tarjetas SD, aumentando la resiliencia del sistema y permitiendo aplicaciones de alto rendimiento en ubicaciones remotas.
Aplicaciones de Procesamiento Híbrido
As Aplicaciones de Procesamiento Híbrido representam um modelo onde o processamento na borda (na câmera) e o processamento no servidor são combinados para realizar análises mais avançadas.
En este modelo, el preprocesamiento se realiza normalmente en la propia cámara e incluye tareas como detección inicial de objetos, filtrado y análisis básicos.
El procesamiento adicional se realiza en el servidor, donde pueden ejecutarse análisis más complejos que requieren mayor capacidad de cómputo o almacenamiento.
Esto puede incluir correlación de datos de múltiples cámaras, análisis de largo plazo o algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
Sistemas de Gestión de Video (VMS)
Un Sistema de Gestión de Video (VMS) cumple un papel central en la videomonitorización inteligente. Actúa como capa de control del sistema, recibiendo, procesando y almacenando imágenes y video de cámaras IP.
El VMS puede integrar capacidades avanzadas en una única plataforma, incluidas tecnologías como reconocimiento facial, detección de movimiento y análisis de comportamiento.
Una de las principales capacidades del VMS es la búsqueda avanzada. Los operadores pueden localizar rápidamente eventos específicos mediante filtros basados en metadatos como fecha, hora, cámara, tipo de evento, color del objeto y dirección del movimiento.
Además, el VMS ofrece gestión robusta de usuarios y permisos, permitiendo crear perfiles con distintos niveles de acceso y control para proteger cámaras y grabaciones.
Finalmente, un VMS puede integrarse con otros sistemas de seguridad, como control de acceso y alarmas, proporcionando una visión unificada de los eventos.
Dashboards
Los Dashboards son plataformas de Business Intelligence que reciben y organizan metadatos para facilitar el análisis de tendencias históricas y en tiempo real.
Estos dashboards pueden aplicar análisis estadísticos a datos como flujo de clientes o experiencia del usuario, generando información útil para decisiones basadas en datos.
Los metadatos utilizados por dashboards pueden abarcar desde comportamiento del cliente hasta métricas de rendimiento del sistema. Los datos se presentan visualmente para facilitar la identificación de patrones, tendencias y anomalías.
Los dashboards también pueden personalizarse para cada organización, rastrear métricas específicas, generar alertas en tiempo real e integrar múltiples fuentes de datos.
¿Cómo se transmiten los metadatos?
Los metadatos generados en sistemas de CCTV pueden entregarse de dos formas principales, según el contexto y las necesidades del sistema consumidor:
Transmisión en Tiempo Real
En este método se proporciona una descripción completa de la escena para cada cuadro, incluso cuando no hay actividad u objetos presentes.
Los metadatos se transmiten continuamente y están disponibles bajo demanda. Esto es esencial cuando se requiere respuesta inmediata y conciencia situacional precisa.
La figura ilustra un flujo de metadatos en el que cuadros consecutivos proporcionan información en tiempo real sobre la escena. Cada cuadro describe la escena en un instante determinado.
En el Cuadro 1 se detectan los objetos A y B: A se clasifica como una persona con ropa roja y B como una persona con ropa azul.
En el Cuadro 2 la cámara actualiza la clasificación, determinando que A viste ropa azul y B ropa amarilla. Aunque son los mismos objetos, sus atributos cambian y esto se refleja en los metadatos.
El Cuadro 3 muestra la ausencia del objeto B, mientras la cámara continúa siguiendo al objeto A, clasificado como una persona con ropa azul.
Entrega Optimizada
En este enfoque, los metadatos asociados con cada objeto específico de la escena se consolidan en una única entidad.
En lugar de tratar cada observación como una entidad separada, todas las observaciones del mismo objeto se consolidan. Esto reduce significativamente el volumen de datos que deben almacenarse y procesarse.
En la entrega optimizada, los metadatos se proporcionan únicamente cuando hay objetos presentes, evitando transmitir información innecesaria.
La figura muestra una entrega optimizada en la que la cámara proporciona una representación unificada basada en el seguimiento de objetos. Cada registro reúne la información conocida durante la vida del seguimiento.
El primer registro presenta detalles del objeto B, incluida su primera y última detección, resumen de trayectoria y atributos. El objeto B tenía un 50 % de probabilidad de vestir ropa amarilla y un 50 % de vestir ropa azul.
El segundo registro utiliza el mismo formato para el objeto A, mostrando una probabilidad del 33 % de ropa roja y del 67 % de ropa azul.
Comprender las ventajas y desventajas de cada enfoque es esencial para diseñar la arquitectura del sistema.
Los metadatos también pueden entregarse mediante distintos protocolos de comunicación y formatos de datos según las necesidades del sistema consumidor.
Combinación de metadatos de distintas fuentes
La integración de metadatos de múltiples fuentes es una estrategia potente para maximizar su valor operativo.
Cuando se aplican a fuentes visuales, auditivas, de actividad y de procesos, los metadatos pueden aportar información valiosa para una gestión más eficaz.
El seguimiento RFID, coordenadas GPS, eventos de alarma, lecturas de medidores como temperatura o niveles químicos, detección de ruido y datos transaccionales de punto de venta son ejemplos de fuentes integrables. La clave es alinear los datos de todas las fuentes mediante marcas de tiempo consistentes.
Combinar metadatos de distintas fuentes produce una visión más rica y completa que la obtenida de cada fuente por separado, mejorando el análisis y la toma de decisiones.
Conclusión
Los metadatos desempeñan un papel fundamental en la mejora de la seguridad y la gestión operativa.
Ya sea mediante entrega en tiempo real para respuesta inmediata, entrega optimizada para análisis eficiente o combinación de múltiples fuentes para obtener mayor contexto, los metadatos están transformando la forma de gestionar e interpretar la información.
A medida que estas tecnologías evolucionan, los sistemas de videomonitorización seguirán ganando eficiencia, capacidad analítica y valor operativo.
