A segurança eletrônica e o monitoramento por CFTV (Circuito Fechado de Televisão) passam, frequentemente, por uma revolução tecnológica. Um dos principais avanços que tem transformado essa área é o uso do deep learning ou aprendizado profundo. Mas afinal, o que esse termo significa e como ele está impactando os sistemas de monitoramento?
Deep learning é uma subárea da inteligência artificial (IA) que utiliza redes neurais artificiais para processar grandes volumes de dados e aprender padrões complexos. Essas redes neurais são compostas por múltiplas camadas (daí o termo "profundo"), permitindo a análise de informações de forma hierárquica. Em termos simples, é uma forma de treinar computadores para pensar e tomar decisões com base em grandes quantidades de dados.
A diferença do deep learning em relação a outras técnicas de aprendizado de máquina é a sua capacidade de trabalhar com dados não estruturados, como imagens, áudio e vídeos, de maneira bastante eficaz. É exatamente isso que o torna ideal para aplicações de monitoramento por CFTV.
No contexto do CFTV, o deep learning é utilizado para aumentar a inteligência e a eficácia dos sistemas de monitoramento, reduzindo erros humanos e melhorando a segurança.
Aplicações práticas
Reconhecimento Facial: Com redes neurais profundas, os sistemas de CFTV podem identificar pessoas em tempo real com base em características faciais. Isso é útil para controle de acesso, identificação de suspeitos e localização de pessoas desaparecidas.
Detecção de Comportamentos Suspeitos: Sistemas baseados em deep learning podem detectar movimentos ou atividades anormais, como comportamento agressivo, permanência prolongada em áreas restritas ou fuga. Esses alertas em tempo real ajudam a prevenir crimes antes que eles ocorram.
Leitura de Placas Veiculares (LPR): Câmeras de segurança equipadas com algoritmos de deep learning conseguem identificar e registrar placas de veículos com alta precisão, mesmo em condições adversas, como baixa luminosidade ou alta velocidade.
Redução de Alarmes Falsos: Câmeras com deep learning conseguem diferenciar entre eventos reais e falsos positivos, como distinguir entre o movimento de uma árvore ao vento e a presença de uma pessoa. Isso diminui os alarmes falsos e melhora a confiabilidade do sistema.
Análise de Multidões: O deep learning também é utilizado para medir fluxo de pessoas, monitorar densidade de multidões e ajudar no gerenciamento de eventos ou evacuações de emergência.
A AxxonSoft e o uso do Deep Learning
em soluções de análise de vídeo
A AxxonSoft integra tecnologia de deep learning em suas soluções de análise de vídeo para oferecer funcionalidades avançadas que elevam a segurança e a eficiência operacional. Com redes neurais personalizadas, as ferramentas analisam dados reais do ambiente de aplicação, permitindo detecção precisa de objetos e comportamentos, mesmo em condições adversas. Essa abordagem inclui reconhecimento facial e de veículos, detecção de comportamentos suspeitos e análise de áudio, como identificação de sons críticos, utilizando algoritmos treinados com milhares de frames rotulados.
“Para garantir alto desempenho, utilizamos o NVIDIA TensorRT SDK, que permite o processamento acelerado em GPUs NVIDIA. Essa integração possibilita a análise simultânea de diversos fluxos de vídeo em ambientes computacionais otimizados, viabilizando respostas rápidas a eventos anormais e a filtragem de informações irrelevantes”, explica o Engenheiro de Pré-Vendas, Luciano Sathler.
Segundo ele, além das soluções integradas, a empresa desenvolveu uma ferramenta exclusiva de treinamento de modelos neurais, projetada para criar e treinar redes neurais personalizadas com base em dados fornecidos pelos usuários. “Essa ferramenta permite que nossos clientes utilizem dados específicos de seus ambientes para otimizar a precisão do reconhecimento e detecção de objetos. Após o treinamento, os modelos podem ser exportados para uso direto em nosso VMS Axxon One, ampliando a capacidade do sistema de atender às demandas exclusivas de cada projeto, com alta eficiência e flexibilidade”, detalha.
As soluções da AxxonSoft não apenas garantem maior segurança, mas também aprimoram a eficiência operacional por meio de automação e análise preditiva. “O uso de deep learning transforma dados de vídeo em insights valiosos, permitindo uma gestão mais inteligente e eficaz dos ambientes monitorados”, afirma Sathler.
Benefícios do Deep Learning no CFTV
É importante destacar que as redes neurais profundas aumentam significativamente a precisão na identificação e classificação de objetos e eventos, além de melhorar a eficiência operacional com a redução de tarefas manuais para operadores humanos.
Os sistemas baseados em deep learning podem ser facilmente escalados para monitorar grandes áreas com múltiplas câmeras. Os algoritmos podem ser constantemente atualizados e treinados com novos dados, tornando-os cada vez mais eficazes.
Investimentos e equipes capacitadas
Apesar de todos os benefícios, implementar deep learning no CFTV requer alguns cuidados com o custo inicial já que as soluções de deep learning podem exigir investimentos maiores em hardware e software. Os sistemas precisam de dados de alta qualidade e equipes capacitadas para garantir seu funcionamento correto.
O deep learning está impulsionando uma nova era de inovação na segurança eletrônica. À medida que os custos da tecnologia diminuem e os algoritmos se tornam mais acessíveis, é provável que se tenha uma adoção ainda maior em diversos setores, desde comércio até aplicações residenciais.
Para integradores e profissionais de tecnologia, o conhecimento sobre deep learning e suas aplicações no CFTV é essencial. Com a demanda crescente por sistemas mais inteligentes e eficazes, esta é uma oportunidade de liderar no mercado e oferecer soluções de ponta aos clientes. Conte com a ALCA para projetos inovadores!