Videologic Analytics y Ultralytics YOLO para videovigilancia

Videologic Analytics es una empresa española que desarrolla 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 IA que se integran con cámaras de seguridad para vigilar perímetros y detectar intrusiones en tiempo real. 

Ante los elevados costes y la lentitud del despliegue con los modelos anteriores, integraron los modelos YOLO de Ultralytics para aumentar la precisión de la detección, reducir los costes de desarrollo y el tiempo de comercialización, y expandirse a nuevas áreas como el comercio minorista y la inteligencia empresarial.

La visión por ordenador al servicio de la seguridad con cámaras dotadas de inteligencia artificial

Dirigida por expertos con más de 30 años de experiencia, Videologic Analytics está especializada en la integración de IA y visión por ordenador en cámaras de seguridad para la supervisión en tiempo real y la detección automática de amenazas. Sus soluciones protegen grandes instalaciones, instalaciones de energías renovables y comunidades residenciales con un rendimiento fiable.

Prestan servicio a clientes de renombre como Prosegur, Securitas, Sabico y más de 4.000 empresas de seguridad certificadas en España. Enfrentándose a los retos que suponía el desarrollo y despliegue de modelos de IA, que resultaban caros y requerían mucho tiempo, adoptaron los modelos YOLO de Ultralytics en sus innovadoras soluciones Vision AI. De este modo, pudieron mejorar sus aplicaciones de seguridad y expandirse a nuevos sectores verticales.

Necesidad de una detección automatizada y rentable de amenazas mediante IA

Videologic Analytics ya había integrado modelos de IA en las cámaras de seguridad que ofrecía a sus clientes. Estos primeros modelos estaban programados para detectar una gama limitada de categorías de objetos, incluidos vehículos genéricos, personas y animales pequeños. Aunque este enfoque fundacional sentó las bases de los sistemas de seguridad avanzados, también presentaba oportunidades de perfeccionamiento, sobre todo para mejorar la precisión y los índices de falsos positivos.

Sus clientes buscaban una solución más completa, capaz de ofrecer capacidades de detección de objetos más amplias y precisas en una gama más amplia 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. 

Mientras desarrollaba estos modelos, Videologic Analytics descubrió rápidamente que el enfoque existente presentaba algunos problemas, como los elevados costes y los largos plazos de desarrollo. La empresa se dio cuenta de que necesitaba un enfoque más flexible y eficaz. Este nuevo enfoque tendría que 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 por ordenador que pudiera mejorar la fiabilidad de sus soluciones Vision AI y aumentar la satisfacción del cliente. También era esencial que el modelo siguiera siendo rentable y adaptable a las necesidades futuras.

Redefinición de la vigilancia con detección de anomalías basada en IA

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

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

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

Además de supervisar parques solares, también han desarrollado soluciones de seguridad industrial y residencial 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 por ordenador compatibles con YOLO, como la estimación de la pose y el seguimiento de objetos.

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¿Por qué elegir los modelos YOLO de Ultralytics?

Videologic Analytics eligió los modelos YOLO de Ultralytics porque necesitaba una solución robusta capaz de admitir numerosos canales de cámara y, al mismo tiempo, ofrecer una inferencia rápida y precisa. 

YOLO admite varios formatos de exportación y se integra perfectamente con marcos como CUDA, TensorRT, ONNX y OpenVINO. Esta flexibilidad permite a Videologic Analytics ajustar los modelos con PyTorch y desplegarlos eficazmente en producción. Con optimizaciones específicas de hardware, YOLO satisface las exigentes necesidades del análisis de vídeo en tiempo real mejor que los modelos anteriores.

Implantación simplificada de modelos para la videovigilancia inteligente

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

De hecho, Videologic Analytics despliega anualmente unas 10.000 licencias, cada una de las cuales corresponde a un canal de cámara dedicado, y ahora todas las licencias se han actualizado para admitir los modelos YOLO de Ultralytics. El cambio a YOLO ha supuesto una reducción significativa de las falsas alarmas y un aumento general de la precisión de la 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 escalabilidad de los modelos Ultralytics YOLO han acortado el tiempo de comercialización de nuevas funciones de IA. Esto ha permitido a Videologic Analytics mejorar su oferta básica de seguridad y explorar nuevas oportunidades en verticales como el comercio minorista y la inteligencia empresarial. En general, la adopción de los modelos YOLO de Ultralytics ha impulsado tanto mejoras operativas inmediatas como perspectivas de crecimiento a largo plazo para la empresa.

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Análisis de vídeo inteligente para la seguridad: El camino por recorrer

Videologic Analytics está trabajando activamente en la ampliación de su solución aprovechando los modelos YOLO de Ultralytics para ir más allá de la detección básica de intrusiones. Los próximos pasos consistirán en proporcionar información más rica y práctica a través de análisis avanzados como el análisis de comportamiento, el seguimiento de tendencias y la inteligencia predictiva. 

Estas mejoras ayudarán a los clientes a optimizar las operaciones de seguridad y a abrir 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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