Videologic Analytics escala a 10.000 licencias de cámaras con IA utilizando Ultralytics YOLO

Videologic Analytics es un desarrollador con sede en España de soluciones avanzadas de análisis de vídeo que mejoran la seguridad y vigilancia en recintos industriales, parques solares y complejos residenciales. Despliegan soluciones basadas en IA que se integran con cámaras de seguridad para monitorizar perímetros y detectar intrusiones en tiempo real.

Ante los elevados costes y la lenta implementación de los modelos anteriores, integraron modelos de Ultralytics YOLO para aumentar la precisión de la detección, reducir los costes de desarrollo y el tiempo de comercialización, y expandirse a nuevos ámbitos como el comercio minorista y la inteligencia empresarial.

Link to this sectionCapacitando la visión artificial para la seguridad con cámaras con IA#

Dirigida por expertos con más de 30 años de experiencia, Videologic Analytics se especializa en la integración de IA y visión artificial en cámaras de seguridad para la monitorización en tiempo real y la detección automatizada de amenazas. Sus soluciones protegen grandes instalaciones, plantas de energía renovable y comunidades residenciales con un rendimiento fiable.

Prestan servicio a clientes de renombre como Prosegur, Securitas, Sabico y a más de 4.000 empresas de seguridad certificadas en España. Tras enfrentarse a los retos que suponían el costoso y lento desarrollo y despliegue de modelos de IA, incorporaron los modelos de Ultralytics YOLO en sus innovadoras soluciones de Vision AI. De este modo, pudieron mejorar sus aplicaciones de seguridad y ramificarse hacia nuevos sectores verticales.

Link to this sectionLa necesidad de una detección de amenazas automatizada y rentable mediante IA#

Videologic Analytics ya había integrado anteriormente modelos de IA en las cámaras de seguridad que ofrecían a sus clientes. Estos primeros modelos estaban programados para detectar una gama limitada de categorías de objetos, incluyendo vehículos genéricos, humanos y pequeños animales. Aunque este enfoque fundamental sentó las bases para sistemas de seguridad avanzados, también ofreció oportunidades para una mayor refinamiento, especialmente en la mejora de la precisión y las tasas de falsos positivos.

Sus clientes buscaban una solución más completa, capaz de ofrecer capacidades de detección de objetos más amplias y precisas en una mayor variedad de objetos y escenarios. Para satisfacer estas necesidades de los clientes, el equipo de investigación y desarrollo de Videologic Analytics comenzó a desarrollar modelos de IA mejorados.

Durante el desarrollo de estos modelos, Videologic Analytics descubrió rápidamente que el enfoque existente presentaba algunos problemas, como los elevados costes y los largos tiempos de desarrollo. La empresa se dio cuenta de que necesitaba un enfoque más flexible y eficiente. Este nuevo planteamiento debería hacer frente a estos retos y servir mejor a las cambiantes necesidades de seguridad de sus clientes.

En concreto, querían identificar un modelo de visión artificial que pudiera mejorar la fiabilidad de sus soluciones de Vision AI y aumentar la satisfacción de los clientes. También era esencial que el modelo siguiera siendo rentable y adaptable a necesidades futuras.

Link to this sectionRedefiniendo la vigilancia con detección de anomalías basada en IA#

Tras probar varios modelos de IA, Videologic Analytics descubrió que los modelos de Ultralytics YOLO ofrecían la flexibilidad y el rendimiento que necesitaban. Comenzaron con modelos YOLO preentrenados desarrollados mediante el conjunto de datos COCO, que incluye una amplia gama de objetos comunes. Este preentrenamiento ofreció una base sólida, ya que los modelos podían reconocer muchos elementos básicos, lo que facilitó su adaptación a necesidades de seguridad específicas.

Por ejemplo, Videologic Analytics ajustó estos modelos preentrenados utilizando sus propios datos para aplicaciones como la monitorización de parques solares.

En este escenario, los modelos se utilizaron para la detección de anomalías basada en IA, distinguiendo entre amenazas genuinas —como personal no autorizado o vehículos— y elementos inofensivos como animales pequeños o escombros arrastrados por el viento. Esta clara diferenciación fue esencial para reducir las falsas alarmas y mejorar el rendimiento general de la seguridad.

Junto con la monitorización de parques solares, también desarrollaron soluciones de seguridad tanto industriales como residenciales utilizando 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 tareas de visión artificial soportadas por YOLO, como la estimación de poses y el seguimiento de objetos.

Fig 1. Videologic Analytics utiliza modelos de Ultralytics YOLO para monitorizar plantas de energía solar.

Link to this section¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#

Videologic Analytics eligió los modelos de Ultralytics YOLO porque necesitaban una solución robusta capaz de soportar numerosos canales de cámara a la vez que ofrecía una inferencia rápida y precisa.

YOLO es compatible con varios formatos de exportación y se integra a la perfección con marcos como CUDA, TensorRT, ONNX y OpenVINO. Esta flexibilidad permite a Videologic Analytics ajustar los modelos mediante PyTorch e implementarlos de forma eficiente en producción. Con optimizaciones específicas de hardware, YOLO satisface las exigentes necesidades del análisis de vídeo en tiempo real mejor que los modelos anteriores.

Link to this sectionDespliegue de modelos optimizado para la monitorización inteligente de vídeo#

Desde la integración de los modelos de Ultralytics YOLO, Videologic Analytics ha experimentado mejoras impresionantes tanto en rendimiento como en eficiencia. Su nueva solución de Vision AI ha permitido una detección de amenazas rápida y en tiempo real en una amplia gama de instalaciones, desde parques solares y recintos industriales hasta complejos residenciales.

De hecho, Videologic Analytics despliega alrededor de 10.000 licencias al año, cada una correspondiente a un canal de cámara dedicado, y todas las licencias se han actualizado para soportar los modelos de Ultralytics YOLO. El cambio a YOLO ha conducido a una reducción significativa de las falsas alarmas y a un aumento global de la precisión en la detección. Como resultado, los clientes disfrutan de sistemas de seguridad más fiables y se han reducido los costes operativos.

Además, las velocidades de inferencia más rápidas y la escalabilidad de los modelos de Ultralytics YOLO han acortado el tiempo de comercialización de nuevas funciones de IA. Esto ha hecho posible que Videologic Analytics mejore sus ofertas principales de seguridad y explore nuevas oportunidades en verticales como el comercio minorista y la inteligencia empresarial. En general, 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 utilizando modelos de Ultralytics YOLO para monitorizar entornos urbanos.

Link to this sectionAnálisis de vídeo inteligente para la seguridad y la protección: El camino a seguir#

Videologic Analytics trabaja activamente en la expansión de su solución aprovechando los modelos de Ultralytics YOLO para ir más allá de la detección básica de intrusiones. Los siguientes pasos implican proporcionar información más rica y procesable mediante analíticas avanzadas 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 abrir nuevas posibilidades en el comercio minorista y la inteligencia empresarial, impulsando la innovación continua y el crecimiento en el análisis de vídeo en tiempo real.

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