Morfología y datos estructurados: la apuesta de Hikvision para la seguridad urbana

Un algoritmo de videovigilancia puede identificar un vehículo sospechoso por su forma y color antes de reconocer su placa. Así lo confirmó Jean Pierre Hernández, especialista de la vertical Gobierno de Hikvision, quien explicó cómo la analítica de video y la inteligencia artificial (IA) están transformando la seguridad urbana.

El caso citado por Hernández es ilustrativo: un Mazda rojo tipo hatchback circulaba por la calle 127 en Bogotá portando una placa que, según los registros, corresponde a un Renault blanco. En un sistema de vigilancia tradicional el vehículo habría pasado desapercibido para las autoridades, pero las plataformas modernas de Hikvision pueden cruzar la información de volumen, color y marca con las bases de datos oficiales en tiempo real.

Fases evolutivas de la vigilancia inteligente

1. Vigilancia básica e interconexión de equipos

En la primera etapa se implementan cámaras y sensores que, aunque todavía operan de forma aislada, están conectados a una red común que permite la transmisión de video en tiempo real.

2. Recolección y estructuración de datos

El salto de calidad ocurre cuando el video se transforma en datos estructurados mediante metadatos que describen rostros, vehículos y comportamientos. Esta capa de información reduce drásticamente el tiempo de análisis: “En cinco horas de grabación, lo que realmente necesito puede estar en cinco segundos. Sin sistemas inteligentes, el analista tendría que revisar todo el material”, señaló Hernández.

3. Comprensión y fusión de información entre entidades

La tercera fase busca la integración de datos de distintas instituciones y municipios. Dado que la delincuencia se desplaza entre ciudades y áreas anexas, es esencial contar con modelos de información compartida que permitan rastrear incidentes en tiempo real.

Además de la detección de vehículos, la IA de Hikvision incluye interfaces de chat que permiten a los funcionarios formular consultas en lenguaje natural, como “buscar personas con gafas y gorras” o “localizar coches de color rojo”. Estas consultas generan listas de búsqueda inmediatas y facilitan la toma de decisiones.

Analítica avanzada y gemelos digitales

La integración de datos de seguridad ciudadana ha dado lugar a la creación de gemelos digitales: representaciones tridimensionales del territorio donde se ubican los dispositivos de vigilancia y se generan mapas de calor de la actividad criminal. Estos modelos requieren una actualización constante, ya que los delincuentes adaptan sus rutas al saber que son capturados por las cámaras.

Según Hernández, “estos gemelos nos permiten anticipar hacia dónde se dirige la delincuencia y actuar de forma preventiva”. La combinación de analítica de video, IA y visualización 3D está redefiniendo la capacidad de las ciudades para responder a amenazas y proteger a sus habitantes.

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