La integración de modelos de Ultralytics YOLO, ajustados con datos propios y optimizados para varios formatos de exportación, permitió a Videologic Analytics reducir los costes y el tiempo de comercialización.
Videologic Analytics es un desarrollador con sede en España de soluciones avanzadas de análisis de vídeo que mejoran la seguridad y la vigilancia de instalaciones industriales, parques solares y complejos residenciales. Despliegan soluciones basadas en AI que se integran con cámaras de seguridad para supervisar perímetros y detectar intrusiones en tiempo real.
Ante los elevados costes y el lento despliegue de sus modelos anteriores, integraron modelos de Ultralytics YOLO para mejorar la precisión de detección, reducir los costes de desarrollo y el tiempo de comercialización, y expandirse a nuevas áreas como el comercio minorista y la inteligencia empresarial.
Habilitar la visión artificial para la seguridad con cámaras de AI#
Liderada por expertos con más de 30 años de experiencia, Videologic Analytics se especializa en integrar AI y visión artificial en cámaras de seguridad para la supervisión en tiempo real y la detección automatizada de amenazas. Sus soluciones protegen grandes instalaciones, infraestructuras de energías renovables y comunidades residenciales con un rendimiento fiable.
Prestan servicio a clientes de renombre como Prosegur, Securitas y Sabico, así como a más de 4.000 empresas de seguridad certificadas en España. Ante las dificultades del desarrollo y el despliegue de modelos de AI, que resultaban caros y requerían mucho tiempo, incorporaron modelos de Ultralytics YOLO a sus innovadoras soluciones Vision AI. De este modo, pudieron mejorar sus aplicaciones de seguridad y entrar también en nuevos sectores verticales.
La necesidad de detectar amenazas de forma automatizada y rentable mediante AI#
Anteriormente, Videologic Analytics había integrado modelos de AI en las cámaras de seguridad que ofrecía a sus clientes. Estos primeros modelos estaban programados para detectar un conjunto limitado de categorías de objetos, incluidos vehículos genéricos, personas y animales pequeños. Aunque este enfoque inicial sentó las bases para sistemas de seguridad avanzados, también ofrecía margen para seguir perfeccionándolo, especialmente para mejorar la precisión y las tasas de falsos positivos.
Sus clientes buscaban una solución más completa, capaz de ofrecer funciones más amplias y precisas de detección de objetos en una mayor variedad de objetos y situaciones. Para responder a estas necesidades, el equipo de investigación y desarrollo de Videologic Analytics comenzó a desarrollar modelos de AI mejorados.
Durante el desarrollo de estos modelos, Videologic Analytics descubrió rápidamente que el enfoque existente presentaba algunos problemas, como costes elevados y largos tiempos de desarrollo. La empresa se dio cuenta de que necesitaba un enfoque más flexible y eficiente. Este nuevo enfoque tendría que abordar estos retos y responder mejor a las necesidades de seguridad cambiantes de sus clientes.
En concreto, querían identificar un modelo de visión artificial que mejorara la fiabilidad de sus soluciones Vision AI y aumentara la satisfacción de los clientes. También era esencial que el modelo siguiera siendo rentable y adaptable a las necesidades futuras.
Redefinir la vigilancia mediante la detección de anomalías basada en AI#
Tras probar varios modelos de AI, Videologic Analytics descubrió que los modelos de Ultralytics YOLO ofrecían la flexibilidad y el rendimiento que necesitaban. Comenzaron con modelos YOLO preentrenados desarrollados con el conjunto de datos COCO, que incluye una amplia variedad de objetos comunes. Este preentrenamiento proporcionaba una base sólida, ya que los modelos ya podían reconocer muchos elementos básicos, lo que facilitaba su adaptación a necesidades de seguridad específicas.
Por ejemplo, Videologic Analytics ajustó estos modelos preentrenados con sus propios datos exclusivos para aplicaciones como la supervisión de parques solares.
En este contexto, los modelos se utilizaban para la detección de anomalías basada en AI, distinguiendo entre amenazas reales —como personal o vehículos no autorizados— y elementos inofensivos, como animales pequeños o residuos arrastrados por el viento. Esta diferenciación clara era esencial para reducir las falsas alarmas y mejorar el rendimiento general de la seguridad.
Además de supervisar parques solares, también desarrollaron soluciones de seguridad industriales y residenciales con YOLO, así como módulos de prueba de concepto para innovaciones de visión artificial en el comercio minorista y la inteligencia empresarial. Aunque utilizan principalmente la detección de objetos, también aprovechan las tareas de visión artificial compatibles con YOLO, como la estimación de poses y el seguimiento de objetos.
Fig. 1. Videologic Analytics utiliza modelos de Ultralytics YOLO para supervisar plantas de energía solar.
¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#
Videologic Analytics eligió los modelos de Ultralytics YOLO porque necesitaba una solución robusta capaz de admitir numerosos canales de cámara y ofrecer inferencias rápidas y precisas.
YOLO admite varios formatos de exportación y se integra perfectamente con frameworks como CUDA, TensorRT, ONNX y OpenVINO. Esta flexibilidad permite a Videologic Analytics ajustar los modelos con PyTorch y desplegarlos de forma eficiente en producción. Gracias a las optimizaciones específicas para cada hardware, YOLO satisface mejor que los modelos anteriores las exigencias del análisis de vídeo en tiempo real.
Agilizar el despliegue de modelos para una supervisión de vídeo inteligente#
Desde que integró los modelos de Ultralytics YOLO, Videologic Analytics ha observado mejoras notables tanto en el rendimiento como en la eficiencia. Su nueva solución Vision AI ha permitido detectar amenazas rápidamente y en tiempo real en una amplia variedad de instalaciones, desde parques solares y emplazamientos industriales hasta complejos residenciales.
De hecho, Videologic Analytics despliega alrededor de 10.000 licencias al año, cada una correspondiente a un canal de cámara específico, y todas las licencias son ahora compatibles con los modelos de Ultralytics YOLO. El cambio a YOLO ha provocado una reducción significativa de las falsas alarmas y una mejora general de la precisión de detección. Como resultado, los clientes disfrutan de sistemas de seguridad más fiables y se han reducido los costes operativos.
Además, la mayor velocidad de inferencia y la escalabilidad de los modelos de Ultralytics YOLO han acortado el tiempo de comercialización de las nuevas funciones de AI. Esto ha permitido a Videologic Analytics mejorar su oferta principal de seguridad y explorar nuevas oportunidades en sectores verticales como el comercio minorista y la inteligencia empresarial. En conjunto, la adopción de los modelos de Ultralytics YOLO ha impulsado tanto mejoras operativas inmediatas como perspectivas de crecimiento a largo plazo para la empresa.
Fig. 2. Videologic Analytics utiliza modelos de Ultralytics YOLO para supervisar entornos urbanos.
Análisis de vídeo inteligente para la protección y la seguridad: el camino por delante#
Videologic Analytics trabaja activamente en la ampliación de su solución mediante el uso de modelos de Ultralytics YOLO para ir más allá de la detección básica de intrusiones. Los próximos pasos incluyen ofrecer información más completa y práctica mediante análisis avanzados, como el análisis del comportamiento, el seguimiento de tendencias y la inteligencia predictiva.
Estas mejoras ayudarán a los clientes a optimizar las operaciones de seguridad y a aprovechar nuevas posibilidades en el comercio minorista y la inteligencia empresarial, impulsando la innovación y el crecimiento continuos en el análisis de vídeo en tiempo real.
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