Detección de objetos en el sector de la seguridad

El sistema Reconeyez utiliza la tecnología de detección de objetos para detectar la presencia de personas y vehículos en las fotos de las alarmas y filtrar las falsas alarmas. Los algoritmos de aprendizaje profundo de Reconeyez filtran de media el 95% de las falsas alarmas en entornos urbanos. Al admitir funciones adicionales, como definir el área de alarma en la foto y armar los horarios de los dispositivos, Reconeyez proporciona a las estaciones de monitoreo las herramientas para mejorar la eficiencia y el rendimiento del monitoreo de alarmas.
El objetivo principal de la detección de objetos es identificar y marcar visualmente los objetos en las fotos de las alarmas (Auto alarmas y Auto desestimación). En la industria de la seguridad, la detección de objetos ayuda a detectar intrusos humanos o coches no deseados, a supervisar los cambios ambientales y a seguir el rastro de los vertederos.

Resultados de la detección de objetos

Hay 4 resultados posibles para la detección de objetos:

• Verdaderos Auto Alarma: o Verdaderos Positivos son los casos en los que se ha predicho un objeto (por ejemplo, una persona) como positivo y efectivamente se trata de una persona en la foto de la alarma.
• Falsa Auto alarma: o Falsos Positivos son los casos que se han predicho como positivos pero no tienen personas en la foto de alarma.
• Verdaderos Auto Descartados: o Verdaderos Negativos son los casos que se han predicho como negativos y efectivamente no tienen una persona en la foto de alarma.
• Falso Auto descartado: o Falsos Negativos son los casos que se han predicho como negativos pero tienen personas en la foto de la alarma.

Los 4 resultados mencionados anteriormente tienen diferentes valores comerciales. Sigamos con la analogía del algoritmo que intenta identificar personas en la foto de alarma. En circunstancias ideales, el algoritmo de detección de objetos detectará todas las alarmas con personas en las fotos como Auto alarmas y todas las alarmas sin personas en las fotos como Auto descartadas.

Umbral de auto-alarma configurable

El umbral de probabilidad de detección de objetos permite al usuario gestionar el número de Autoalarmas. Como ningún algoritmo de detección de objetos es 100% preciso, el usuario debe configurar el umbral de Auto-alarma para cada objeto que se ajuste a sus necesidades. El umbral de auto-alarma más bajo daría lugar a más auto-alarmas con un número potencialmente mayor de falsos positivos. El umbral de auto-alarma más alto resultaría en menos autoalarmas, pero también puede resultar en que algunas alarmas con

baja probabilidad de detección de objetos (por ejemplo, «persona» 45%) sean descartadas como auto descartadas. En general, se aconseja no bajar el umbral de auto-alarma para ningún objeto inferior al medio. Además, esta opción configurable permite ignorar completamente algunos de los objetos detectados, deshabilitando que los objetos apropiados (p. ej., «bicicleta») sean detectados por el algoritmo de detección de objetos y, en consecuencia, sean clasificados como alarma automática.

Definir área de alarma en la foto

La función de definir el área de alarma en la foto permite determinar un área de interés en la foto de alarma del detector. Esta área definida hará que el algoritmo de detección de objetos sólo detecte los objetos que se encuentren dentro de esta área e ignore todos los objetos que se encuentren fuera de ella. Esta práctica herramienta permite ignorar partes de la foto de alarma en las que hay un movimiento constante, por ejemplo, una calle muy transitada o un aparcamiento en el fondo.

Otros consejos para evitar las falsas alarmas

Hay otras formas de evitar las falsas alarmas de los detectores y puentes. El algoritmo de detección de objetos ayuda a filtrar las alarmas sin objetos detectados en ellas y a ahorrar tiempo y costes de supervisión. Sin embargo, también es posible mejorar la eficacia de las alarmas mediante una correcta instalación y resolución de problemas.

Durante la instalación se aconseja observar el área inmediata frente al detector para detectar objetos potencialmente móviles que puedan activar el sensor de movimiento (PIR). La mayoría de estos objetos, por ejemplo, plantas, basura, cubiertas de plástico, no causarán falsas alarmas a menos que haya viento. Eliminar los objetos que pueden moverse con el viento de las zonas de activación del detector es una inversión inestimable para reducir el número de falsas alarmas.

Lo mismo ocurre con las falsas alarmas de manipulación que suelen ser causadas por dispositivos mal fijados. Durante la instalación, asegúrese de elegir superficies de instalación estables que no se muevan en caso de viento. También tenga cuidado de sujetar firmemente los dispositivos Reconeyez para que no se muevan o vibren con el viento. En las zonas donde se utiliza maquinaria pesada se aconseja reducir la sensibilidad de manipulación por adelantado.

En caso de que un detector empiece a disparar alarmas de movimiento sin parar y no haya nada en las fotos de la alarma, suele haber dos causas potenciales. La primera es la existencia de una pequeña «zona ciega» justo debajo del detector cubierta por el sensor de movimiento, pero no por la vista de la cámara. Esto se puede comprobar in situ visualmente o a distancia comparando las fotos de alarma adyacentes – en las fotos nocturnas el flash IR que se refleja en el objeto en movimiento puede revelar el objeto en movimiento bajo el detector. La segunda causa puede ser la humedad en el interior del detector que está cortocircuitando el sensor de movimiento provocando constantes disparos de alarma. Esto puede verificarse observando visualmente el dispositivo en busca de signos de humedad en el interior de la carcasa y se puede prevenir fijando las pilas correctamente y comprobando visualmente la carcasa del detector en busca de daños.