Por qué la inteligencia de video impulsa necesariamente la transformación de Smart City

ciudad inteligenteCrédito: Flickr / Frédéric BISSON
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Si alguna ciudad aspira a convertirse en "inteligente", puede apostar su última apariencia de privacidad a que la videovigilancia estará en el centro de la transformación. Esta es la Ingeniería Social a la escala más grandiosa, que conduce a la Dictadura Científica, también conocida como Tecnocracia. ⁃ Editor TN

¿Qué distingue a una ciudad inteligente? Podría decirse que la ciudad inteligente se diferencia - y se impulsa - por su capacidad para evaluar su infraestructura existente; identificar ineficiencias y oportunidades de mejora tecnológica; e integre soluciones inteligentes que optimicen las operaciones diarias. Esto, por supuesto, es más fácil decirlo que hacerlo, especialmente considerando los costos de implementación de tecnología y las importantes demandas de administrar y mantener las operaciones diarias de la ciudad.

Para atraer de manera competitiva a los visitantes, el comercio y los residentes, las ciudades de todo el mundo están encontrando formas de facilitar la transformación de la ciudad inteligente. Un punto de partida para muchas ciudades es determinar qué recursos existentes pueden maximizarse integrando soluciones complementarias, en lugar de revisar y reemplazar la infraestructura actual por completo.

Por ejemplo, la vigilancia de la ciudad es estándar a nivel mundial, pero con el auge de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y las tecnologías impulsadas por inteligencia artificial, han surgido soluciones impulsadas por datos para transformar ese contenido de video cotidiano en seguridad e inteligencia operativa. Muchas ciudades cuentan con amplias redes de cámaras de video para permitir a los oficiales monitorear de forma remota áreas de interés o trabajar con empresas y propietarios de cámaras en la comunidad local para extraer evidencia de video para las investigaciones.

El análisis de contenido de video permite a los operadores aprovechar de manera poderosa e impactante el video que ya está siendo capturado para acelerar la investigación de video, mejorar la conciencia situacional y permitir una respuesta proactiva en tiempo real a situaciones dinámicas. Las soluciones de inteligencia de video permiten de manera crítica la transformación de la ciudad, capacitando a los gobiernos locales y las fuerzas del orden para impulsar la planificación urbana, la optimización del tráfico, la respuesta a incidentes y una mayor seguridad pública.

Planificación urbana y optimización del tráfico.

Las soluciones de inteligencia de video se basan en la tecnología de aprendizaje profundo, una técnica de inteligencia artificial que capacita al software para identificar, clasificar e indexar objetos que aparecen en video, de modo que los metadatos se vuelvan buscables, procesables y cuantificables.

Para las ciudades con amplios recursos de vigilancia y agencias de aplicación de la ley, el análisis de contenido de video transforma los datos previamente subutilizados en un recurso crítico para la gestión de operaciones de manejo, la toma inteligente de decisiones y la habilitación de seguridad pública. Esto se debe a que, cuando los metadatos de video se agregan a lo largo del tiempo y se visualizan en paneles, mapas de calor e informes, se pueden usar para comprender tendencias e ineficiencias e impulsar la planificación urbana y el desarrollo de infraestructura.

Al analizar y visualizar las principales actividades de intersección en un mapa de calor, por ejemplo, una ciudad puede comprender dónde ocurre la congestión, las horas del día que es más probable que suceda e identificar posibles causas, todo lo cual permite a la ciudad desarrollar soluciones basadas en datos. Desde la instalación de semáforos adicionales, cruces peatonales o incluso carriles para bicicletas hasta la expansión de autopistas o la adición de nuevas rampas de entrada y salida, la ciudad puede identificar si se necesita nueva infraestructura para aliviar la congestión, prevenir accidentes y preservar la seguridad.

Más allá de identificar las causas y ubicaciones de los cuellos de botella, las ciudades también pueden aprovechar los datos de video para analizar los patrones de tráfico e identificar la infraestructura infrautilizada, como los estacionamientos; alternativas a las carreteras principales llenas de gente; y entradas y salidas de autopistas, para tomar decisiones basadas en datos para redirigir el tráfico y aliviar la congestión.

Si bien este análisis es útil para racionalizar la actividad cotidiana de la ciudad, es fundamental para planificar los aumentos esperados en el tráfico durante momentos como los fines de semana de vacaciones. Al garantizar el flujo seguro y fluido del tráfico, las ciudades pueden crear experiencias positivas para los visitantes, lo que puede inspirar visitas de regreso o incluso una afluencia de nuevos residentes y oportunidades comerciales para la ciudad. Esta es una forma en que la inteligencia procesable puede influir en las operaciones cotidianas y el crecimiento a largo plazo de una ciudad, al maximizar los recursos de video existentes para obtener información.

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