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 la vigilancia en emplazamientos industriales, parques solares y complejos residenciales. Despliegan soluciones impulsadas por IA que se integran con cámaras de seguridad para supervisar perímetros y detectar intrusiones en tiempo real.

Ante los elevados costes y la lenta implementación de los modelos anteriores, integraron Ultralytics YOLO models 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.

Capacitando la visión artificial para la seguridad con cámaras con IA#

Liderado por expertos con más de 30 años de experiencia, Videologic Analytics se especializa en integrar IA y computer vision en cámaras de seguridad para la supervisión en tiempo real y la detección automatizada de amenazas. Sus soluciones protegen grandes instalaciones, instalaciones 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.

La 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 object detection más amplias y precisas en una gama más extensa 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 por ordenador que pudiera mejorar la fiabilidad de sus Vision AI solutions y aumentar la satisfacción del cliente. También era fundamental que el modelo fuera rentable y adaptable a las necesidades futuras.

Redefiniendo la vigilancia con detección de anomalías basada en IA#

Tras probar varios modelos de IA, Videologic Analytics descubrió que los modelos Ultralytics YOLO proporcionaban la flexibilidad y el rendimiento que necesitaban. Comenzaron con modelos YOLO preentrenados desarrollados utilizando el COCO dataset, que incluye una amplia gama de objetos comunes. Este preentrenamiento ofreció una base sólida, ya que los modelos ya podían reconocer muchos elementos básicos, lo que facilitó su adaptación para 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.

Además de supervisar parques solares, también han desarrollado soluciones de seguridad tanto industriales como residenciales utilizando YOLO, así como módulos de prueba de concepto para innovaciones de visión por ordenador en el comercio minorista y la inteligencia empresarial. Aunque utilizan principalmente la detección de objetos, también aprovechan los computer vision tasks compatibles con YOLO, como la estimación de postura y el seguimiento de objetos.

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

¿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 export formats y se integra sin problemas con marcos como CUDA, TensorRT, ONNX y OpenVINO. Esta flexibilidad permite a Videologic Analytics ajustar con precisión los modelos utilizando PyTorch e implementarlos de manera eficiente en producción. Con optimizaciones específicas para hardware, YOLO satisface las exigentes necesidades del análisis de vídeo en tiempo real mejor que los modelos anteriores.

Despliegue 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 admitir los modelos Ultralytics YOLO. El cambio a YOLO ha dado lugar a una reducción significativa de las falsas alarmas y a un aumento general de la precisión de detección. Como resultado, los clientes disfrutan de security systems 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.

Análisis 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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