
compumacypc
May 28, 2025 at 02:13 PM
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Un sistema de visión artificial para monitoreo de video con reconocimiento de objetos y generación de eventos puede describirse como una solución tecnológica integral compuesta por varios módulos que trabajan en conjunto para analizar imágenes o secuencias de video en tiempo real.
A continuación se describe su estructura y funcionamiento general:
Descripción general del sistema
Un sistema de este tipo se encarga de:
Capturar video desde cámaras IP o analógicas.
Procesar las imágenes para detectar y reconocer objetos o situaciones relevantes.
Generar eventos cuando se cumplen condiciones específicas (por ejemplo, detectar una persona con casco, un vehículo en zona prohibida, o una intrusión).
Desencadenar acciones automáticas, como alertas, grabación, activación de alarmas, o notificaciones al personal.
Componentes del sistema
Módulo de captura de video
Interfaz con cámaras de vigilancia (RTSP, ONVIF, etc.).
Capacidad de manejar múltiples flujos de video en paralelo.
Compresión y decodificación (H.264, H.265).
Módulo de análisis de video (Visión por Computadora / AI)
Detección de movimiento.
Detección y seguimiento de objetos.
Clasificación de objetos (personas, autos, cascos, mochilas, etc.).
Uso de modelos de deep learning (YOLO, SSD, Faster R-CNN, etc.).
Posibilidad de usar modelos personalizados entrenados para contextos específicos (e.g., cascos de seguridad en obras).
Módulo de generación de eventos
Definición de reglas: "si se detecta objeto X en zona Y durante tiempo Z".
Detección de eventos complejos (combinación de varios objetos o secuencias).
Registro de eventos con metadatos (hora, tipo de objeto, cámara origen, etc.).
Módulo de acciones automáticas
Envío de alertas (correo, SMS, Telegram, etc.).
Activación de relés o salidas digitales.
Grabación de clips de video.
Notificación en un panel de control o sistema SCADA.
Interfaz de usuario (Dashboard)
Visualización de cámaras en tiempo real.
Consulta de eventos pasados.
Configuración de zonas de interés y reglas.
Integración con otros sistemas (control de acceso, ERP, etc.).
Ejemplo de flujo de funcionamiento.....:
El sistema recibe video en vivo de una cámara ubicada en una entrada de fábrica.
Se analiza la imagen usando un modelo de IA que reconoce personas y cascos.
Se detecta una persona sin casco en una zona donde es obligatorio.
Se genera un evento: “Persona sin casco en Zona 1”.
El evento dispara una acción: se envía una alerta por correo al supervisor y se guarda un clip del incidente.
El evento queda registrado para auditorías futuras.
Consideraciones adicionales
Privacidad y legalidad: El sistema debe cumplir con normativas de protección de datos (como GDPR o su equivalente local).
Rendimiento: Procesamiento en tiempo real puede requerir GPUs o edge computing.
Escalabilidad: Fácil incorporación de nuevas cámaras o reglas.
