búsqueda inteligente en Genetec Security Center
La búsqueda inteligente en los sistemas de seguridad significa que el sistema comprende el contexto, no solo las marcas temporales. En Genetec Security Center esta capacidad transforma las búsquedas de simples consultas por metadatos a consultas basadas en significado. Por ejemplo, un operador puede escribir una frase en lenguaje natural como “persona con chaqueta roja entrando por la puerta principal” y el sistema devuelve los clips coincidentes. Esta forma de búsqueda forense elimina la necesidad de conocer los IDs de las cámaras o los tiempos exactos de grabación. Como resultado, los equipos pueden realizar una búsqueda rápida y dirigida y obtener resultados en muchos menos pasos.
El indexado semántico construye descripciones ricas de las escenas. En consecuencia, los algoritmos etiquetan objetos, atributos y acciones. El sistema etiqueta personas, vehículos y equipajes. Después enlaza esas etiquetas con eventos como entradas y salidas o merodeo. Debido a que el índice es contextual, los investigadores pueden dirigir su búsqueda de vídeo describiendo comportamiento y apariencia en lugar de buscar entre metadatos. Para los operadores que desean una guía de usuario concisa, la plataforma expone las capacidades de búsqueda en una interfaz intuitiva.
La Dra. Marie Dupont resume bien el beneficio: «La búsqueda semántica de vídeo transforma la vigilancia por vídeo de una herramienta de grabación pasiva a un activo de inteligencia activo. Al permitir consultas en lenguaje natural, democratiza el acceso a los datos de vídeo y acelera los tiempos de respuesta ante incidentes.» Esta cita explica por qué los equipos de investigación valoran las herramientas semánticas y por qué muchos equipos de seguridad las adoptan. Para más información sobre cómo funciona la búsqueda forense en entornos de transporte vea nuestro artículo sobre búsqueda forense en aeropuertos: búsqueda forense en aeropuertos.
Finalmente, la nueva herramienta de búsqueda rápida ayuda a centrar los resultados sin una configuración larga. Dado que la herramienta de búsqueda le ayuda a localizar momentos específicos, los usuarios pasan menos tiempo abriendo transmisiones de cámara. De este modo, la búsqueda inteligente le ayuda a descubrir pruebas más rápido mientras simplifica el flujo de trabajo básico de búsqueda.
acelere las investigaciones con búsqueda semántica de vídeo
La búsqueda semántica de vídeo puede acelerar las investigaciones haciendo que la propia búsqueda sea más rápida y fiable. En ensayos, las organizaciones informaron de un aumento del 50% en la precisión de los resultados de búsqueda de vídeo al usar búsqueda semántica en comparación con los métodos tradicionales basados en metadatos, lo que significa menos pistas falsas y más tiempo productivo por caso (fuente). Además, la documentación del producto indica que la búsqueda semántica de vídeo puede reducir el tiempo requerido para localizar metraje relevante hasta en un 70% (estadística). Estas mejoras son medibles y repetibles.
El indexado en tiempo real importa. Los sistemas modernos pueden indexar transmisiones en vivo de modo que una búsqueda rápida en la reproducción devuelve resultados casi instantáneos, incluso en archivos muy grandes. Esta capacidad permite a los investigadores ejecutar una búsqueda rápida y luego saltar al momento exacto en que ocurrió el evento. Como resultado, los equipos pueden cerrar casos más rápido porque solo ven los clips relevantes. Para sitios grandes, la federación y el indexado central permiten a los equipos buscar en varios sitios sin agregación manual. Ese enfoque soporta incidentes complejos de múltiples cámaras y acorta la experiencia de investigación.
Además, la analítica impulsa la precisión. Modelos neuronales profundos analizan fotogramas y metadatos para mostrar escenas de interés. Estos modelos proporcionan etiquetas de atributos como color de vestimenta y tipo de vehículo, lo que ayuda a los investigadores a dirigir su búsqueda de vídeo para obtener resultados más rápidos. Para la respuesta a incidentes que necesita encontrar personas u objetos de interés, este nivel de detalle acelera la identificación y reduce el tiempo de revisión manual. La combinación de indexado rápido y clasificación precisa es lo que le ayuda a orientar su vídeo en investigaciones bajo presión.
Finalmente, los equipos que usan una instancia SaaS o on-prem de un centro de seguridad se benefician de la búsqueda casi en tiempo real. Ya sea que un sitio utilice un servicio en la nube o un sistema local de gestión de vídeo, el indexado semántico reduce el tiempo hasta la obtención de información y ayuda a los equipos de investigación a resolver los casos antes (referencia de aprendizaje profundo).
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casos de uso de investigación en distintos sectores
La búsqueda semántica admite muchos tipos de investigación. En transporte, los equipos de seguridad utilizan consultas contextuales para encontrar comportamientos sospechosos o localizar objetos perdidos. Por ejemplo, los operadores pueden buscar «persona dejando una bolsa en una puerta» y luego saltar a la línea de tiempo exacta a través de múltiples cámaras. Los aeropuertos suelen combinar el reconocimiento de matrículas con etiquetas semánticas para rastrear vehículos que entran y salen de zonas. Para más sobre flujos de trabajo automáticos de vehículos y matrículas vea nuestro recurso ANPR/LPR: ANPR/LPR en aeropuertos.
Los equipos de retail también se benefician. Utilizan el indexado semántico para estudiar los recorridos de los clientes, generar mapas de calor y optimizar la disposición de las tiendas. Cuando se combina con conteo de personas y analítica de ocupación, estos conocimientos mejoran las operaciones y el flujo de clientes. La plataforma puede identificar personas y objetos de interés y luego correlacionar esa información con los tiempos de entrada y salida para modelar los cuellos de botella en caja. Para cambios en el diseño basados en evidencia, el sistema ofrece una funcionalidad intuitiva que simplifica el análisis para el personal no técnico.
Las fuerzas de seguridad usan la búsqueda semántica para el trabajo de casos. Los investigadores pueden buscar «vehículo rojo entrando después de medianoche» y recibir clips de todo el sitio. Esa capacidad de buscar pruebas en términos sencillos permite a los oficiales encontrar evidencia sin etiquetado especializado. Para aeropuertos y centros de transporte, la búsqueda semántica funciona bien con la detección perimetral y de intrusiones para acelerar la tría de incidentes. Para ejemplos de flujos de trabajo de perímetro e intrusión vea nuestra página de detección de intrusiones en aeropuertos: detección de intrusiones en aeropuertos.
En todos los sectores se repiten los mismos temas. La búsqueda semántica le ayuda a orientar su vídeo cuando el tiempo importa. Reduce la revisión manual, soporta búsquedas federadas a través de múltiples sitios y aumenta la probabilidad de resolver casos rápidamente. En consecuencia, las investigaciones de vídeo dejan de ser solo recuperación de datos y pasan a ser información procesable.
empoderar a los equipos de seguridad con consultas en lenguaje natural
Las consultas en lenguaje natural cambian quién puede realizar investigaciones. Antes, solo analistas entrenados podían etiquetar el metraje y construir consultas complejas. Ahora, un operador de seguridad puede escribir una breve descripción y encontrar el clip. La nueva interfaz inteligente elimina la necesidad de formación especializada. Como resultado, más personal puede realizar investigaciones básicas y obtener contexto situacional rápidamente.
La Dra. Marie Dupont destacó este cambio: «La búsqueda semántica de vídeo transforma la vigilancia por vídeo de una herramienta de grabación pasiva a un activo de inteligencia activo.» Esa idea encapsula cómo la búsqueda le ayuda a descubrir detalles clave y por qué los equipos de seguridad valoran las herramientas intuitivas. Dado que la interfaz admite consultas de texto libre, los equipos de investigación no necesitan aprender esquemas complejos de metadatos ni leer documentación técnica antes de comenzar.
Además, este enfoque puede empoderar a los equipos en campo. Por ejemplo, un guardia en una puerta remota puede ejecutar una búsqueda rápida para confirmar una identidad o para encontrar el momento exacto en que pasó un vehículo. La tecnología se conecta a los registros de control de acceso y a otros sistemas de modo que una consulta devuelva una respuesta contextual, no solo un clip. De este modo, la solución se basa en la automatización inteligente y, sin embargo, está gobernada por políticas claras y rastros de auditoría.
Finalmente, la búsqueda reduce la carga cognitiva durante los incidentes. Los operadores reciben resultados priorizados y pasos recomendados, lo que ayuda a cerrar los casos más rápido. El sistema también soporta un modo de «realizar una búsqueda rápida y dirigida» para situaciones de alta presión, que presenta primero los clips más probables para que los equipos puedan actuar sin demora.
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unificar datos de vídeo y metadatos en una sola plataforma
Un enfoque unificado ayuda a los equipos a trabajar más rápido. Una plataforma de seguridad unificada conecta transmisiones en vivo, metraje archivado y metadatos de alarmas en una interfaz. Este diseño reduce la necesidad de cambiar entre sistemas y le ayuda a encontrar pruebas desde un único panel. En la práctica, los operadores ven alarmas, mapas y resultados de búsqueda en una sola vista para que puedan resolver casos sin reunir múltiples herramientas.
Las ofertas de Security Center SaaS y las implementaciones on-prem se benefician de este modelo unificado. Las capacidades de federación permiten a un equipo central consultar sitios distribuidos mientras se mantiene la localización de datos cuando es necesario. Esa arquitectura soporta múltiples sitios y cumple con políticas estrictas de datos. Muchas organizaciones prefieren un enfoque híbrido que les permita unificar operaciones mientras mantienen el control sobre metrajes sensibles.
La integración con control de acceso y sistemas de detección de intrusiones multiplica el valor. Por ejemplo, cuando ocurre un evento de control de acceso, el sistema puede autocompletar una línea de tiempo y mostrar el momento exacto en que se usó una credencial. Del mismo modo, las etiquetas de reconocimiento de matrículas pueden superponerse en las trayectorias de vehículos para simplificar el seguimiento. Para detalles sobre flujos de trabajo de matrículas, vea nuestro recurso de detección y clasificación de vehículos: detección y clasificación de vehículos en aeropuertos.
Finalmente, la plataforma soporta arquitectura abierta. Ese diseño garantiza que la documentación técnica y las API estén disponibles para integradores de sistemas y usuarios SaaS. Debido a que la arquitectura es abierta, los equipos pueden combinar analíticas mejores en su clase y mantener el control de los modelos y los datos. Este enfoque ayuda a las organizaciones a cumplir requisitos de cumplimiento en la UE y más allá mientras siguen beneficiándose de capacidades avanzadas de búsqueda.
automatización del indexado de vídeo con IA
La automatización importa porque el etiquetado manual no escala. Los modelos de aprendizaje profundo automatizan el proceso de indexado. Redes neuronales convolucionales y recurrentes procesan datos espaciales y temporales para etiquetar escenas. Estos modelos soportan la detección de objetos, el reconocimiento de atributos y el análisis de comportamiento. Para una visión técnica de los modelos relevantes vea esta revisión sobre aprendizaje profundo para tareas de pronóstico y secuencia (referencia).
Las capacidades incluyen la detección de personas y vehículos, el reconocimiento de prendas o tipos de vehículos, y alertas por comportamientos como merodeo o formación de multitudes. El sistema puede identificar personas y objetos y luego marcar personas y objetos de interés para su revisión. El entrenamiento continuo del modelo mejora el rendimiento en clases específicas del sitio. Las opciones de despliegue en edge y en la nube permiten a los equipos elegir dónde se realiza el procesamiento para cumplir con políticas y objetivos de latencia.
La automatización también mejora la experiencia de investigación. Por ejemplo, los investigadores pueden buscar un atributo específico y recibir resultados ordenados por relevancia. La línea de tiempo y los metadatos asociados resaltan el momento exacto en que ocurrió un evento. Esa funcionalidad ayuda a los equipos a encontrar personas y otras pistas más rápidamente y reduce el tiempo dedicado a revisar horas de vídeo. En la práctica, la automatización y la analítica aplicada permiten realizar investigaciones de vídeo con mucha más rapidez y consistencia.
Finalmente, dado que nuestra compañía visionplatform.ai se centra en capas de razonamiento y en modelos de lenguaje visual on-prem, los operadores obtienen explicaciones junto con las alarmas. Esta combinación de indexado automatizado y descripciones amigables para el humano ayuda a los equipos a tomar decisiones repetibles y auditables. También soporta capacidades futuras como acciones dirigidas por agentes y autonomía controlada basada en automatización inteligente.
FAQ
What is semantic video search?
La búsqueda semántica de vídeo utiliza IA para indexar vídeo por su significado en lugar de por etiquetas o marcas temporales. Permite a los usuarios introducir una descripción en texto plano y recuperar clips relevantes a través de cámaras y tiempo.
How does semantic search speed up investigations?
El indexado semántico reduce el tiempo para encontrar metraje relevante al mostrar clips que coinciden con descripciones, no solo con propiedades de archivo. En ensayos, las organizaciones han informado tanto resultados más rápidos como mayor precisión en comparación con las búsquedas tradicionales (fuente).
Can non-technical staff run searches?
Sí. Las consultas en lenguaje natural permiten a guardias y supervisores encontrar clips sin formación especializada. La interfaz proporciona funcionalidad intuitiva y consultas sugeridas para ayudar a los nuevos usuarios.
Does semantic search work across multiple cameras?
Sí. La federación y el indexado central permiten a los equipos buscar a través de múltiples cámaras y sitios a la vez. Esa capacidad soporta incidentes de múltiples cámaras y monitoreo a escala de ciudad.
How accurate are the detections?
La precisión varía según el modelo y el sitio, pero los despliegues piloto han mostrado hasta un 50% de mejora en la precisión de los resultados de búsqueda frente a métodos basados en metadatos (estudio). El entrenamiento continuo mejora la detección con el tiempo.
Can semantic search integrate with access control logs?
Sí. Las integraciones con control de acceso y otros sistemas crean líneas de tiempo contextuales que muestran eventos de entrada y salida junto al vídeo. Esto ayuda a los equipos de investigación a correlacionar vídeo y eventos de sistema rápidamente.
Is the video processed in the cloud?
Las opciones de despliegue incluyen nube, on-prem e híbrido. Muchas organizaciones prefieren el procesamiento on-prem por cumplimiento. visionplatform.ai soporta modelos de lenguaje visual on-prem para mantener el vídeo y los modelos dentro del entorno.
What kinds of analytics are used?
Los sistemas usan detección de objetos, reconocimiento de atributos y analítica de comportamiento. Modelos convolucionales y recurrentes extraen características espaciales y temporales para construir metadatos ricos (investigación).
Can semantic search help find license plates?
Sí. El reconocimiento de matrículas puede combinarse con etiquetas semánticas para rastrear vehículos y buscar números de matrícula o tipos de vehículo a lo largo de las líneas de tiempo.
Where can I learn more about integrating semantic search?
Consulte la documentación técnica del producto y las guías de usuario para su VMS. Para ejemplos prácticos en entornos de transporte, revise nuestros recursos de detección de personas y detección y clasificación de vehículos: detección de personas en aeropuertos y detección y clasificación de vehículos en aeropuertos.
