16 de julio de 2025
Vea cómo los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 pueden mejorar la seguridad con la detección de amenazas en tiempo real, reducir las falsas alarmas y mejorar la vigilancia.
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Cuando sales de casa, a pesar de revisar las cerraduras dos veces y asegurarte de que todo está seguro, aún hay momentos en los que te preguntas: "¿Está todo a salvo? ¿Olvidé cerrar una o dos ventanas?". Esto se debe a que la seguridad es una parte crucial de la vida diaria, especialmente cuando no podemos estar allí para supervisar las cosas nosotros mismos.
De hecho, los hogares sin sistemas de seguridad tienen un 300% más de probabilidades de ser asaltados que los hogares con un sistema de seguridad visible, lo que destaca la importancia de contar con medidas de seguridad fiables. Sin embargo, los sistemas de seguridad tradicionales a menudo carecen de supervisión en tiempo real y no pueden proporcionar actualizaciones claras durante posibles amenazas.
Afortunadamente, las soluciones de seguridad han mejorado con el tiempo para abordar este tipo de problemas. Hoy en día, los sistemas de seguridad pueden enviar alertas instantáneas a nuestros teléfonos inteligentes, con imágenes que muestran exactamente lo que está sucediendo alrededor de la propiedad.
En lugar de depender únicamente de sensores de movimiento, las cámaras inteligentes utilizan visión artificial, una rama de la inteligencia artificial (IA) que analiza datos visuales. Los sistemas de Visión Artificial permiten a las cámaras detectar el movimiento, identificar el tipo de movimiento y determinar qué activó la alarma.
Los modelos de visión artificial, como Ultralytics YOLO11, pueden detectar, rastrear y clasificar objetos a través de fotogramas de vídeo. Específicamente, con la ayuda de YOLO11, por ejemplo, los sistemas de seguridad pueden enviar automáticamente alertas visuales y distinguir entre amenazas reales y falsas alarmas. En este artículo, exploraremos cómo YOLO11 ayuda a construir sistemas de seguridad más inteligentes, rápidos y fiables. ¡Empecemos!
Los sistemas de seguridad tradicionales, como los sensores de movimiento, envían alertas cuando detectan cosas como la apertura de una puerta o un movimiento repentino. Si bien esto funciona hasta cierto punto, estos sistemas no pueden distinguir entre una amenaza real y una actividad inofensiva, como una mascota corriendo. Esto a menudo conduce a falsas alarmas provocadas por cosas como mascotas o el viento que sopla las cortinas.
Los sistemas de seguridad impulsados por IA resuelven este problema haciendo que las cámaras sean más inteligentes. Con la visión artificial, estos sistemas pueden comprender y analizar lo que está sucediendo en tiempo real. Utilizan modelos de Vision AI entrenados para reconocer objetos como personas, coches o animales en cada fotograma de vídeo.
En particular, modelos como YOLO11 admiten tareas de visión artificial como la segmentación de instancias (identificar y separar objetos individuales dentro de una imagen), la detección de objetos (localizar y clasificar objetos dentro de un fotograma) y el seguimiento de objetos (seguir el movimiento de objetos a través de fotogramas de video). Estas tareas permiten que el sistema se centre en amenazas reales mientras filtra actividades inofensivas, reduciendo las falsas alarmas.
A continuación, analicemos más de cerca cómo funcionan los sistemas de alarma de seguridad impulsados por Ultralytics YOLO11.
Para contextualizar, imagine que tiene una cámara apuntando a la puerta trasera y que su perro está jugando en el patio trasero. Solo quiere recibir alertas si se detecta a un humano cerca de la puerta trasera, no a su perro.
Teniendo esto en cuenta, veamos cómo funciona un sistema de alarma de seguridad integrado con YOLO11:
Una de las principales ventajas de YOLO11 es su accesibilidad, incluso para aquellos que no son expertos en visión artificial. Por ejemplo, Ultralytics ofrece soluciones de IA visual listas para usar que facilitan la puesta en marcha de aplicaciones comunes de visión artificial, como la gestión de colas, el cálculo de distancias, la supervisión de entrenamientos y los sistemas de alarma de seguridad.
Con respecto a las aplicaciones de seguridad, la solución de Ultralytics para sistemas de alarma de seguridad utiliza las capacidades de seguimiento de objetos en tiempo real de YOLO11 para mejorar los sistemas de vigilancia tradicionales. El sistema supervisa las transmisiones de vídeo de forma continua, detectando y rastreando objetos como personas, vehículos y animales.
Las alertas se activan después de un cierto número de detecciones dentro de un período de tiempo especificado, lo que garantiza que las notificaciones solo se envíen cuando haya un patrón de actividad claro. Esto ayuda a reducir las falsas alarmas causadas por movimientos inofensivos, como mascotas o cambios ambientales.
Además, el sistema es fácil de configurar y personalizar. Puede ajustar aspectos como el número de detecciones necesarias para activar una alerta y las áreas que desea supervisar. También recibirá notificaciones por correo electrónico en tiempo real con imágenes, para que pueda comprobar rápidamente la situación y tomar medidas si es necesario.
Para obtener más información sobre cómo configurar esta solución, consulte la documentación oficial de Ultralytics.
Ahora que comprendemos mejor los sistemas de seguridad impulsados por la IA de visión y cómo YOLO11 los mejora, exploremos algunas aplicaciones reales de las soluciones de seguridad habilitadas con visión artificial, más allá de la seguridad doméstica.
A menudo, los almacenes guardan artículos valiosos y materiales delicados, por lo que la seguridad es una de las principales preocupaciones. Con personas, vehículos y mercancías en constante movimiento, puede ser difícil asegurarse de que todo permanezca a salvo. La visión artificial puede añadir una capa inteligente de vigilancia a las medidas de seguridad existentes.
Por ejemplo, considere un escenario en el que una sección del almacén normalmente ve poco movimiento durante el día, como una zona de almacenamiento de productos de alto valor. Con YOLO11, el sistema puede supervisar esa zona y detectar cualquier actividad inusual, como el acceso no autorizado o el movimiento de artículos, lo que activa alertas inmediatas.
De forma similar, YOLO11 puede ayudar a rastrear el número de personas y vehículos que entran y salen del almacén a través de todos los puntos de acceso. La supervisión de este movimiento puede proporcionar información sobre los intentos de acceso no autorizados, confirmando que solo el personal y los vehículos aprobados entran o salen de las instalaciones y reforzando la seguridad general.
A medida que crecen las poblaciones de las ciudades, se enfrentan a nuevos retos de seguridad. Ante problemas como las concentraciones inesperadas de multitudes, la actividad inusual en la calle y las interrupciones del tráfico, los métodos de supervisión tradicionales, en los que varios equipos observan las imágenes de las cámaras, pueden provocar que se pasen por alto incidentes. Al integrar la visión artificial en los sistemas existentes, los equipos de seguridad pueden detectar, rastrear y analizar automáticamente a personas y objetos en tiempo real, mejorando el tiempo de respuesta y la concienciación.
Los modelos YOLO11 son ideales para esta tarea, ya que pueden rastrear múltiples objetos a través de varias cámaras simultáneamente. YOLO11 se puede entrenar para identificar fácilmente eventos tales como multitudes que se reúnen en áreas restringidas, coches aparcados en zonas de no aparcamiento o incluso barricadas que podrían interrumpir el flujo de tráfico.
Estos son algunos de los beneficios clave de incorporar la visión artificial en los sistemas de seguridad:
A pesar de estas ventajas, la adopción de la visión artificial en los sistemas de seguridad también conlleva ciertas limitaciones. Estos son algunos de los factores que hay que tener en cuenta:
Los sistemas de alarma de seguridad son cada vez más inteligentes con la ayuda de la visión artificial. Los sistemas impulsados por Ultralytics YOLO11 dan un gran paso adelante hacia la detección de amenazas en tiempo real. A diferencia de los sistemas de seguridad tradicionales que reaccionan al movimiento, YOLO11 ayuda a las cámaras a comprender el movimiento, rastrearlo con precisión y alertar rápidamente a los equipos de seguridad. A medida que estos modelos continúan evolucionando, podemos esperar una detección aún más precisa, menos falsas alarmas y una mejor integración con las ciudades inteligentes y los dispositivos de borde.
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