El pasado 19 de julio comentamos la necesidad de adoptar la tecnología para mejorar la seguridad ciudadana, pero no a medias. En especial, nos referimos a la falta de personal para monitorear cientos de cámaras instaladas en San José y el plan de crear el centro nacional de videoprotección para dar seguimiento a más de 5.000 cámaras en todos los cantones.
Hace 15 años, la única manera de sacar provecho a cientos de miles de cámaras instaladas en las grandes ciudades del planeta era contar con suficiente personal altamente capacitado. El análisis del contenido del video —ni siquiera era en streaming— en tiempo real era muy incipiente, se basaba en algoritmos complejos y requería de equipos muy caros y poderosos.
En la actualidad, las cámaras son tan baratas que una ciudad como San José puede y debería tener miles, pero no es posible realizar el monitoreo basado en seres humanos, sobre todo, porque la inteligencia artificial ha mejorado el precio y calidad del video analytics. La videoseguridad se fundamenta en inteligencia artificial que detecta anomalías en el video y activa una alarma para que el operador actúe.
El software moderno que incorpora inteligencia artificial como machine learning y deep learning es capaz de detectar e identificar objetos y movimiento, calcular la velocidad del movimiento y, por ende, le es posible definir la activación de una alarma cuando una persona o un vehículo cambia de velocidad repentinamente.
El operador debe entonces revisar y determinar si la persona que salió corriendo acaba de robar algo o trata de alcanzar el bus. También diferencia entre movimiento horizontal y vertical, por ejemplo, alguien escalando una tapia es definitivamente una anomalía.
La administración del tráfico vehicular es una de las aplicaciones más comunes para las cámaras y la inteligencia detrás de ellas. Una cámara puede determinar que la velocidad de un vehículo hace muy probable el irrespeto a la luz roja y, de manera preventiva, pone la luz del otro lado también en rojo.
El software logra detectar a una persona o un vehículo y darle seguimiento moviendo la cámara, si es necesario, o pasando el dato a la cámara que sigue. Eso le permite al operador tener las manos libres mientras actúa, por lo general, coordinando con oficiales en la calle.
Probablemente, la aplicación de videoseguridad más antigua y utilizada en el planeta es el reconocimiento automático del número de placa (ANPR, por sus siglas en inglés). Existe desde hace muchos años, aunque en sus comienzos sin inteligencia artificial. Las técnicas de inteligencia artificial hacen que esta aplicación sea en este momento mucho más eficiente y barata.
Con una aplicación ANPR instalada en cámaras ubicadas en puntos estratégicos de una ciudad, no sería posible que vehículos sin marchamo, sin revisión técnica o incluso robados circulen libremente, como sucede en la actualidad.
Hay muchos casos bien documentados en grandes ciudades donde la inversión —a veces cuantiosa— en cámaras y sistemas de seguridad se recupera rápidamente con lo recaudado por partes de tránsito. Es posible construir geocercas para definir espacios geográficos en los que no se puede entrar con un vehículo o en los que entrar tiene un costo, y cambiar esas cercas es tan fácil como redefinir unos parámetros en el software.
De la misma forma en que asignamos una cuenta bancaria al número de teléfono, resulta posible asignar una cuenta al número de placa, y eliminar los peajes como los conocemos.
Todo lo anterior no es soplar y hacer botellas, pero está muy lejos de ser imposible, a pesar de las restricciones presupuestarias, ya que el sistema generaría sus propios ingresos. Pero siguiendo los lineamientos utilizados hace 15 años de un oficial de monitoreo por cada 20 cámaras, sí es imposible.