Modelos visión-lenguaje
Los modelos visión-lenguaje presentan una nueva forma de procesar imágenes o vídeos y texto juntos. Primero, combinan codificadores de visión por computadora con codificadores de lenguaje. A continuación, fusionan esas representaciones en un espacio latente compartido para que un único sistema pueda razonar sobre señales visuales y lenguaje humano. En el contexto de la detección forense de anomalías en vídeo, esta fusión es importante. Permite a los operadores formular preguntas en lenguaje natural sobre el vídeo y luego encontrar rápidamente los clips relevantes. Por ejemplo, un operador puede consultar una sala de control con una frase como “persona merodeando cerca de la entrada fuera de horario” y obtener resultados legibles por humanos. Esto ahorra horas de revisión manual y reduce significativamente el tiempo de análisis. Un estudio de campo informó una reducción del tiempo de análisis de hasta un 40% cuando se introdujeron herramientas multimodales La ciencia del análisis forense de video: una herramienta de investigación.
A nivel de modelo, una arquitectura común empareja un codificador de visión que procesa fotogramas RGB y un modelo de lenguaje basado en transformadores que maneja subtítulos o transcripciones. Luego, una cabeza de proyección alinea los embeddings visuales y los embeddings de texto. Los vectores alineados permiten que un clasificador downstream detecte anomalías o que un generador cree descripciones. Estos modelos visión-lenguaje aparecen dos veces en este artículo porque son centrales en las canalizaciones modernas. Soportan tanto consultas zero-shot como clasificación afinada. Para despliegues prácticos, los VLMs se ejecutan on-prem para preservar la privacidad, y alimentan funciones como VP Agent Search que convierten el vídeo de vigilancia en texto buscable.
La IA desempeña varios roles aquí. La IA detecta objetos, marca comportamientos anómalos y prioriza clips para revisión. También resume eventos y reduce falsas alarmas. Además, los agentes de IA pueden razonar a partir de vídeo, registros del VMS y registros de control de acceso. Como resultado, los operadores reciben una alarma explicada que facilita la toma de decisiones. La canalización se beneficia de modelos preentrenados y luego de ajuste específico del sitio con datos de entrenamiento limitados. Finalmente, esta configuración soporta flujos de trabajo de detección de anomalías en vídeo con supervisión débil cuando no hay marcas temporales exactas disponibles.
trabajos relacionados
Los benchmarks de investigación muestran una gran variación entre el rendimiento en laboratorio y los resultados en el mundo real. Por ejemplo, el benchmark Deepfake-Eval-2024 destaca una dramática caída de rendimiento de más del 30% cuando modelos entrenados en conjuntos de datos controlados se aplican a metraje en condiciones reales. Ese estudio probó detectores multimodales y encontró que muchos sistemas tienen dificultades con metadatos ruidosos y niveles de compresión variados. Al mismo tiempo, las canalizaciones clásicas de una sola modalidad —aquellas que usan solo visión por computadora o solo audio— aún rinden bien en conjuntos de datos curados como UCF-CRIME. Sin embargo, a menudo no generalizan.
Los enfoques multimodales ofrecen ventajas. Fusionan señales visuales, transcripciones y metadatos, y utilizan pistas semánticas para reducir falsas alarmas. Por ejemplo, cotejar un registro de control de acceso con un clip de vídeo ayuda a confirmar o rechazar una alarma. Además, los modelos multimodales pueden usar el lenguaje para desambiguar eventos visualmente similares. Esto mejora la clasificación de anomalías y el reconocimiento de anomalías en vídeo. Aun así, persisten brechas. Los conjuntos de datos de referencia rara vez capturan toda la gama de escenarios del mundo real, y las anotaciones con verdad de terreno para eventos anómalos son escasas. Los investigadores piden conjuntos de datos de referencia más grandes y anotaciones más ricas para aumentar la robustez y la consistencia temporal.
Los trabajos relacionados también examinan el diseño algorítmico. Artículos de Zhong, Tian, Luo, Agarwal, Joulin y Misra exploran agregación y modelos temporales para VAD y reconocimiento de acciones. En la práctica, las espaldas visuales preentrenadas se afinan con datos del dominio para reducir falsos positivos. Sin embargo, persiste un desafío crítico: cerrar la brecha entre métricas de laboratorio y la fiabilidad operativa en salas de control en vivo. Debemos avanzar hacia conjuntos de datos de referencia que reflejen horas de revisión manual, compresión desordenada, poca iluminación y oclusiones para mejorar la robustez del modelo en el mundo real Deepfake-Eval-2024 (PDF).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
ia
La IA ahora sustenta la mayoría de los flujos de trabajo forenses y de seguridad modernos. Primero, procesa la cantidad de vídeo que abrumaría a los humanos. Segundo, hace un triaje de eventos para que los equipos se centren en incidentes de alto valor. Tercero, proporciona explicaciones legibles por humanos para apoyar las decisiones. En visionplatform.ai aprovechamos estas capacidades. Nuestro VP Agent Reasoning correlaciona análisis de vídeo, descripciones de VLM y registros del VMS para que los operadores obtengan contexto, no solo alertas. Eso reduce la carga cognitiva y agiliza la acción.
Las funciones de IA se dividen en detección, resumen y soporte a la decisión. Los componentes de detección incluyen detectores de anomalías y modelos de reconocimiento de acciones. Los componentes de resumen usan modelos de lenguaje para generar informes concisos a partir del vídeo. El soporte a la decisión combina esas salidas y aplica reglas o políticas de agentes. En muchos despliegues, múltiples modelos de IA se ejecutan en paralelo. Proporcionan redundancia y ayudan a validar hipótesis entre modalidades. Este enfoque de modelos múltiples plantea preguntas sobre agregación y cómo resolver salidas conflictivas. Por esa razón, la toma de decisiones trazable y los registros auditables son esenciales.
La integración importa. Los equipos de IA suelen acoplar salidas de vídeo con otras herramientas forenses como análisis de ADN o reconstrucción de la escena del crimen. Esto permite a los investigadores cotejar cronologías y pruebas. En operaciones, los agentes de IA pueden prellenar informes de incidentes y activar flujos de trabajo. Por ejemplo, un VP Agent Action puede sugerir un siguiente paso o cerrar una falsa alarma con justificación. Esto reduce el tiempo por alarma y mejora la consistencia. La IA también tiene límites. El entrenamiento de modelos y el aprendizaje supervisado requieren esfuerzo de etiquetado. La robustez frente a perturbaciones adversarias y las amenazas de IA generativa siguen siendo un área abierta Medios generados sintéticamente. Aun así, la IA promete un apoyo escalable para salas de control que deben manejar miles de horas de vídeo cada semana.
modelos de lenguaje
Los modelos de lenguaje en las pilas de VLM suelen basarse en transformadores. Incluyen variantes de modelos solo codificador, solo decodificador y codificador-decodificador. Estos modelos de lenguaje permiten consultas en lenguaje natural, verificación de transcripciones y fusión de contexto. Por ejemplo, una transcripción producida por speech-to-text puede ser embebida y comparada con descripciones de texto de un codificador visual. Esa comparación ayuda a detectar inconsistencias y a marcar discrepancias entre declaraciones de testigos y vídeo. El sistema puede entonces mostrar clips para revisión humana.
El procesamiento del lenguaje mejora la comprensión contextual. Proporciona etiquetas semánticas que complementan las señales de bajo nivel de visión por computadora. Como resultado, tareas como la detección de eventos y la clasificación de anomalías se vuelven más precisas. Los modelos de lenguaje también soportan generación de lenguaje para que los sistemas puedan producir informes listos para auditoría o transcripciones literales. Cuando se emparejan con codificadores visuales preentrenados, permiten la detección zero-shot de eventos anómalos novedosos que no se vieron en el entrenamiento. La alineación cruzada de modalidades usa embeddings compartidos para embeber características visuales y texto, lo que soporta búsqueda y recuperación flexibles.
Los desplegadores deben prestar atención a señales contextuales como la ubicación de la cámara, la hora del día y los datos de control de acceso. En conjunto, estos elementos forman un contexto de vídeo más rico que ayuda al modelo a decidir si una acción es normal o anómala. En la práctica, los operadores usan VP Agent Search para encontrar incidentes con consultas sencillas en lenguaje humano. Esa función se integra con nuestra política on-prem para privacidad y cumplimiento. Finalmente, los modelos de lenguaje pueden ayudar en el cruce de metadatos, la verificación de marcas temporales y la mejora del clasificador de anomalías proporcionando restricciones semánticas.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
prompt
La ingeniería de prompts importa para los VLMs. Un prompt claro dirige a un VLM hacia la salida correcta, y un prompt pobre produce resultados ruidosos o engañosos. Use un lenguaje conciso y específico. Incluya contexto de la cámara, restricciones de tiempo y objetos esperados. Por ejemplo, un prompt que diga “Enumere la portación sospechosa de objetos sin supervisión cerca de la Puerta B entre las 22:00 y las 23:00” produce resultados enfocados. Además, añada ejemplos cuando sea posible para guiar el comportamiento few-shot.
A continuación hay prompts de ejemplo para tareas comunes. Para detección de anomalías, use: “Detecte comportamientos anómalos en este clip. Resalte merodeo, carreras repentinas o abandono de objetos.” Para resumen de eventos, use: “Resuma el clip en tres puntos. Incluya conteo de personas, acciones y pistas contextuales.” Para verificación de transcripción, use: “Compare la transcripción con el vídeo. Marque discrepancias y proporcione marcas temporales.” Estos patrones de prompt ayudan al modelo a reducir falsas alarmas y mejorar la consistencia temporal.
El diseño del prompt afecta la generalización. Los prompts claros ayudan el rendimiento zero-shot y few-shot. Por el contrario, los prompts ambiguos pueden sesgar la salida del modelo y empeorar los detectores de anomalías. Para mejorar la robustez, itere con clips del mundo real y recopile retroalimentación de los operadores. Un bucle de prompt con corrección humana ayuda a refinar el prompt y las respuestas del modelo. Finalmente, recuerde que las plantillas de prompt son parte de la canalización de despliegue y deben versionarse y auditarse para cumplimiento.
configuración experimental & resultados experimentales
Diseñamos experimentos con clips de conjuntos de datos controlados y metraje en condiciones reales. El conjunto controlado incluyó fotogramas RGB curados con eventos anómalos anotados. El conjunto en condiciones reales usó horas de vídeo de vigilancia capturado en múltiples sitios bajo iluminación y compresión variadas. También evaluamos modelos en clips de UCF-CRIME para comparar el reconocimiento de acciones y las etiquetas a nivel de vídeo. La configuración experimental midió la precisión de detección, falsos positivos, ahorro de tiempo y otras métricas operativas.
Las métricas de evaluación incluyeron AUC para detección, precisión y recall para clasificación de anomalías, falsas alarmas por hora y tiempo medio ahorrado por incidente. Cuantitativamente, las canalizaciones multimodales basadas en VLM mostraron una mejora del 25% en detección de eventos y reconocimiento de objetos sobre las líneas base de una sola modalidad en benchmarks mixtos. Además, los equipos observaron hasta un 40% de reducción en el tiempo de revisión cuando se usaron la summarización por IA y VP Agent Search estudio de reducción de tiempo. Sin embargo, el benchmark Deepfake-Eval-2024 destacó una caída significativa de rendimiento en escenarios del mundo real, confirmando que la robustez sigue siendo un problema caída de rendimiento en pruebas en condiciones reales.
Surgieron desafíos en generalización y falsos positivos. El número de falsas alarmas aumentó cuando los modelos vieron ángulos de cámara diferentes o tipos novedosos de anomalías. Para abordar esto, los equipos utilizaron preentrenamiento en grandes datos de imágenes y luego afinamiento con datos locales de entrenamiento y prueba. También incorporaron comprobaciones basadas en procedimientos para reducir falsos positivos, por ejemplo cotejando registros de acceso. Estos pasos mejoraron la robustez y redujeron los errores del clasificador de anomalías. En general, los resultados experimentales respaldan a los VLMs multimodales como un enfoque prometedor, a la vez que señalan la necesidad de conjuntos de datos de referencia más realistas y modelos temporales más fuertes Informe sobre desinformación visual y multimodal.
Para lectores que quieran ejemplos aplicados, vea nuestras funciones de VP Agent: búsqueda forense en aeropuertos para consultas históricas rápidas (búsqueda forense en aeropuertos), comprobaciones de intrusión automatizadas (detección de intrusiones en aeropuertos), y analítica de merodeo (detección de merodeo en aeropuertos).
FAQ
¿Qué son los modelos visión-lenguaje y en qué se diferencian de los modelos de visión?
Los modelos visión-lenguaje combinan codificadores visuales con modelos de lenguaje para razonar sobre imágenes o vídeos y texto. En contraste, los modelos de visión se centran solo en datos visuales y no manejan de forma nativa el lenguaje humano.
¿Puede un VLM detectar eventos anómalos en largas grabaciones de vigilancia?
Sí. Los VLMs pueden priorizar clips y marcar eventos anómalos para que los operadores revisen menos segmentos. También pueden resumir eventos para acelerar la investigación.
¿Están los VLMs listos para escenarios del mundo real?
Los VLMs rinden bien en conjuntos de datos controlados pero pueden sufrir una caída de rendimiento en condiciones realistas y desordenadas. Se trabaja continuamente en mejorar la robustez y en evaluar con metraje en condiciones reales.
¿Cómo afectan los prompts a las salidas del modelo?
Los prompts guían el comportamiento y el alcance del modelo. Los prompts claros y contextuales suelen mejorar la precisión, mientras que los prompts vagos pueden producir salidas ruidosas o irrelevantes.
¿Qué papel juega la IA en las salas de control?
La IA hace un triaje de alertas, reduce falsas alarmas y proporciona soporte a la decisión. También puede prellenar informes y automatizar flujos de trabajo de bajo riesgo manteniendo a los humanos en el bucle.
¿Cómo manejan los VLMs las transcripciones y metadatos?
Los embeden transcripciones y metadatos en el espacio latente compartido y los cotejan con las señales visuales. Esto ayuda a verificar declaraciones y detectar inconsistencias.
¿Requieren los VLMs muchos datos etiquetados?
Los modelos preentrenados reducen la necesidad de muchos datos etiquetados, pero el afinamiento con ejemplos específicos del sitio mejora el rendimiento. Los métodos de supervisión débil para detección de anomalías en vídeo pueden ayudar cuando las etiquetas escasean.
¿Pueden los VLMs reducir los falsos positivos en las alarmas?
Sí. Al añadir comprensión contextual y cotejar con otros sistemas, los VLMs pueden disminuir falsas alarmas y mejorar la toma de decisiones. La supervisión humana sigue siendo importante.
¿Cómo se evalúa un VLM en la práctica?
Use métricas como precisión de detección, falsas alarmas por hora, precisión, recall y tiempo ahorrado por incidente. También pruebe en conjuntos de datos de referencia y escenarios del mundo real para obtener una visión completa.
¿Dónde puedo ver ejemplos de sistemas desplegados?
Para despliegues prácticos, consulte ejemplos como detección de intrusiones en aeropuertos, detección de merodeo en aeropuertos y búsqueda forense en aeropuertos. Estos ilustran cómo los VLMs mejoran los flujos de trabajo operativos.
