4 de junio de 2025
Descubra cómo Ultralytics YOLO11 está redefiniendo la supervisión de la seguridad en tiempo real con IA al mejorar la detección de amenazas en directo y permitir una vigilancia más inteligente.
Las tecnologías de vigilancia inteligente desempeñan un papel vital en la protección de personas, propiedades e infraestructuras en todo el mundo. En el centro de estos esfuerzos se encuentran los sistemas de cámaras, que supervisan calles, aeropuertos, escuelas, oficinas y espacios públicos las 24 horas del día. Con más de mil millones de cámaras de vigilancia en uso a nivel mundial, la cantidad de vídeo grabado está creciendo más rápido que nunca.
Tradicionalmente, la revisión de este metraje ha sido una tarea manual realizada por operadores humanos que escanean pantallas en busca de posibles amenazas. Si bien este enfoque puede funcionar en entornos más pequeños, se vuelve abrumador e ineficiente a mayor escala. También requiere mucho tiempo, lo cual es un inconveniente importante en entornos concurridos o de rápido movimiento.
Hoy en día, los sistemas de videovigilancia están empezando a depender de soluciones de inteligencia artificial (IA) para proporcionar información en tiempo real que permita tomar decisiones más informadas. Una parte clave de este progreso es la visión artificial, una rama de la IA que permite a las máquinas interpretar datos visuales.
Modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 están diseñados para realizar diversas tareas de detección de imágenes y vídeos en tiempo real. Pueden detect individuos, track movimientos y detectar comportamientos inusuales con rapidez y precisión. Incluso en entornos complejos, estos modelos permiten a los equipos de seguridad mantenerse alerta y reaccionar.
En este artículo exploraremos cómo la visión por ordenador y modelos como YOLO11 pueden ayudar a cambiar la forma en que se gestiona la seguridad en distintos entornos. Empecemos.
El sector de la seguridad está adoptando rápidamente la visión por ordenador. Los sistemas de vigilancia inteligentes que combinan la visión por ordenador, la computación periférica (que procesa los datos localmente, cerca de la fuente) y las cámaras de CCTV pueden ahora analizar personas y vehículos en tiempo real, ayudando a los equipos de seguridad a detect amenazas de forma más eficiente. A medida que la IA y las tecnologías de cámaras siguen avanzando, el análisis de vídeo se está volviendo casi tan agudo como el ojo humano, lo que reconfigura la forma en que protegemos los espacios públicos.
Los sistemas de visión por ordenador pueden realizar tareas como la detección de objetos, el seguimiento de movimientos y el reconocimiento de patrones en vídeos. Esto significa que pueden identificar personas, detect comportamientos inusuales y controlar la actividad en el momento en que se produce. Estas capacidades pueden hacer que los sistemas de vigilancia sean más avanzados y fiables tanto en espacios públicos como privados. Como resultado, se espera que el mercado de la videovigilancia con IA crezca hasta los 12.460 millones de dólares en 2030.
A continuación, echemos un vistazo más de cerca a Ultralytics YOLO11 y a las características que lo convierten en una herramienta impactante para el análisis de vídeo en tiempo real.
Ultralytics YOLO11 , basado en los últimos avances en IA y visión por ordenador, ofrece un procesamiento más rápido, una mayor precisión y una mayor flexibilidad para aplicaciones como los sistemas de seguridad basados en vídeo.
Al igual que los modelos YOLO anteriores, YOLO11 puede realizar tareas complejas de Inteligencia Artificial de Visión, como la detección de objetos (localización e identificación de objetos), la segmentación de instancias (resaltar y delinear objetos específicos en una imagen), el seguimiento de objetos (seguir objetos a lo largo del tiempo) y la estimación de la pose (comprender cómo están colocados o se mueven los objetos).
YOLO11 también es mucho más eficiente que los modelos anteriores. Con un 22% menos de parámetros que Ultralytics YOLOv8m, alcanza una mayor precisión mediamAP) en el conjunto de datos COCO , lo que significa que YOLO11m detecta los objetos con mayor precisión utilizando menos recursos. Además, ofrece una mayor velocidad de procesamiento, lo que lo hace idóneo para aplicaciones en tiempo real en las que la detección y la respuesta rápidas son fundamentales y cada milisegundo cuenta.
Ahora que entendemos mejor cómo funciona la visión por ordenador en los sistemas de seguridad y vigilancia, veamos más de cerca algunas aplicaciones de seguridad del mundo real en las que YOLO11 puede desempeñar un papel clave.
Mantener seguras las áreas restringidas es esencial para garantizar la seguridad y proteger la propiedad. Ya sea un sitio privado, un almacén o una instalación de transporte público, la detección del acceso no autorizado puede prevenir incidentes graves.
YOLO11 puede ayudar a detectar intrusiones en tiempo real identificando personas, vehículos u otros objetos en movimiento a través de las imágenes de vídeo. Dentro de la vista de la cámara, pueden definirse límites virtuales denominados geo-vallas. Cuando un objeto cruza una zona restringida, YOLO11 puede detect la intrusión y activar una alerta o transmitir los datos de detección a un sistema de seguridad integrado para que tome las medidas oportunas.
Los objetos detectados se resaltan con cuadros delimitadores, lo que proporciona una indicación visual clara de la actividad. Reduce la necesidad de una supervisión humana continua y aumenta las posibilidades de detectar incidentes a medida que ocurren.
Este planteamiento también es útil en entornos de seguridad pública. Por ejemplo, las líneas amarillas de los andenes indican las zonas que los pasajeros no deben cruzar por razones de seguridad. En estos casos, YOLO11 puede utilizarse para controlar la línea divisoria y detect si alguien la sobrepasa. El sistema puede entonces cambiar el color del cuadro delimitador para resaltar un posible problema de seguridad. Con funciones como ésta, YOLO11 permite una detección de intrusos más fiable y con mayor capacidad de respuesta en entornos de alto riesgo.
Una bolsa desatendida en un aeropuerto o estación de tren con mucha actividad puede generar rápidamente problemas de seguridad. En espacios públicos concurridos, es difícil para el personal de seguridad detectar tales objetos rápidamente, especialmente durante turnos largos o en horas pico. Los retrasos en la detección pueden provocar pánico innecesario o riesgos para la seguridad.
Los modelos de visión por ordenador como YOLO11 pueden ayudar a mejorar la vigilancia detectando, segmentando y rastreando objetos desatendidos en secuencias de vídeo en tiempo real. Si se detecta que una bolsa o un paquete permanece inmóvil en un lugar durante demasiado tiempo sin que haya una persona cerca, el sistema puede marcarlo como potencialmente abandonado. Esta capa añadida de análisis puede distinguir objetos con mayor precisión y reducir la necesidad de observación humana constante, lo que permite respuestas más rápidas y específicas.
Saber cuántas personas entran y salen de un espacio es vital tanto para la seguridad como para la eficiencia operativa. En lugares como centros comerciales, edificios de oficinas y estaciones de tren, esta información puede agilizar la gestión de grandes multitudes, mejorar la distribución y mantener el buen funcionamiento de las operaciones diarias.
Antes de la adopción de la visión artificial, el conteo solía ser realizado por personal que utilizaba contadores manuales o sensores simples en la puerta. Estos métodos funcionan, pero no son eficientes cuando se enfrentan a multitudes más grandes. Tampoco siempre son fiables cuando se trata de instalaciones que tienen múltiples entradas y salidas.
El soporte de YOLO11para la detección y seguimiento de objetos puede utilizarse para contar personas u objetos dentro de una región de interés definida. Puede ayudar a contar entradas y salidas en tiempo real, incluso en espacios grandes o abarrotados. Por ejemplo, las tiendas minoristas pueden utilizar este método para track del tráfico peatonal en varios puntos de entrada, lo que ayuda a los gerentes a ajustar el personal durante las horas punta.
Los datos precisos de entrada y salida también pueden respaldar la planificación a largo plazo. Los conocimientos derivados de dichos datos pueden ayudar a los gerentes a estudiar los patrones de tráfico peatonal a lo largo del tiempo, lo que les permite identificar las zonas de mucho tráfico y decidir dónde colocar señales o reconfigurar las entradas para mejorar la comodidad y la seguridad.
Estos son algunos de los beneficios clave de usar visión artificial en sistemas de seguridad inteligentes:
A pesar de las diversas ventajas de la vigilancia impulsada por la IA, también hay algunas limitaciones que hay que tener en cuenta. Estos son algunos de los principales retos asociados a los sistemas de vigilancia inteligente:
YOLO11 está mejorando las soluciones de seguridad en tiempo real al ayudar a detect personas, objetos y actividades inusuales con mayor rapidez y precisión. Admite aplicaciones como la detección de intrusos, el seguimiento de objetos y las alertas de merodeo, por lo que resulta útil en zonas públicas, lugares de trabajo y centros de transporte.
Al reducir la necesidad de una vigilancia manual constante, YOLO11 permite a los equipos de seguridad responder con mayor rapidez y confianza. Su capacidad para realizar análisis de multitudes y recuento de personas muestra cómo Vision AI está dando forma al futuro de la seguridad. A medida que la tecnología avance, probablemente seguirá apoyando sistemas de vigilancia más inteligentes y fiables.
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