{"id":13754,"date":"2025-02-10T16:53:00","date_gmt":"2025-02-10T05:53:00","guid":{"rendered":"https:\/\/digifort.global\/como-afectara-la-revolucion-industrial-de-la-ia-a-la-videovigilancia\/"},"modified":"2026-06-18T00:16:07","modified_gmt":"2026-06-17T14:16:07","slug":"como-afectara-la-revolucion-industrial-de-la-ia-a-la-videovigilancia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digifort.global\/es\/blog\/como-afectara-la-revolucion-industrial-de-la-ia-a-la-videovigilancia\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo afectar\u00e1 la revoluci\u00f3n industrial de la IA a la videovigilancia?"},"content":{"rendered":"\n
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El auge mundial de la inteligencia artificial (IA) ha cambiado radicalmente la forma de trabajar de muchos sectores y est\u00e1 revolucionando el sector de la videovigilancia.<\/p>\n\n

La IA describe un tipo de procesamiento inform\u00e1tico que \u00abaprende\u00bb a mejorar su capacidad, algo que a menudo se compara con la comprensi\u00f3n humana. El desarrollo de la IA est\u00e1 impulsado por mercados nuevos y emergentes, de alto crecimiento y basados en la tecnolog\u00eda, como las comunicaciones de datos, las telecomunicaciones, las redes, la automoci\u00f3n, los videojuegos, la defensa, la electr\u00f3nica de consumo y otros; el sector de la videovigilancia es uno de los beneficiarios. <\/p>\n\n

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) es fundamental para el rendimiento del an\u00e1lisis de v\u00eddeo en los sistemas de CCTV, ya que mejora la eficacia, la precisi\u00f3n y la densidad de canales, adem\u00e1s de reducir los costes. Sin embargo, el desarrollo del hardware de computaci\u00f3n de alto rendimiento (HPC), que permite el aumento de la capacidad de procesamiento que exige la IA, tambi\u00e9n afectar\u00e1 a la capacidad f\u00edsica, el dise\u00f1o, la disposici\u00f3n y el coste de los sistemas de CCTV. <\/p>\n\n

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IA ahora<\/strong><\/h2>\n\n

Software<\/strong><\/h3>\n\n

En las aplicaciones de videovigilancia, la inteligencia artificial y el an\u00e1lisis de datos son sin\u00f3nimos. La tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis de v\u00eddeo utilizada en las soluciones de videovigilancia se puede dividir, a grandes rasgos, en tres categor\u00edas: neuronal, de aprendizaje profundo y binaria. Digifort es compatible con los tres tipos, adem\u00e1s de integrarse con los sistemas de an\u00e1lisis de NVR de terceros, dispositivos de an\u00e1lisis y c\u00e1maras en el \u00abper\u00edmetro\u00bb. Cada una de ellas presenta consideraciones en cuanto a la relaci\u00f3n calidad-precio, por lo que Digifort trabaja con todas ellas para garantizar la flexibilidad de los clientes; por ejemplo, evitando que se invierta en an\u00e1lisis avanzados cuando bastar\u00eda con una detecci\u00f3n de movimiento m\u00e1s econ\u00f3mica. <\/p>\n\n

Los principales sistemas de an\u00e1lisis utilizan el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) para entrenar el algoritmo del software con el fin de que reconozca e interprete los objetos de una escena, incluidos los patrones de movimiento y comportamiento relevantes. Al igual que en el reconocimiento humano, se pueden identificar muchos objetos diferentes, con un \u00edndice de \u00abconfianza\u00bb, a partir de una biblioteca almacenada de objetos conocidos, que el sistema ha ido aprendiendo con el tiempo. Estos objetos pueden incluir personas, furgonetas, bicicletas, coches, camiones, grupos de personas, bolsas, ciclistas y muchos m\u00e1s, incluyendo sus perfiles de color y direcciones de movimiento. <\/p>\n\n

El aprendizaje profundo (DL), una categor\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico (ML) de \u00faltima generaci\u00f3n, aumenta a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n y la eficacia. Esto incluye la capacidad de autocalibrarse autom\u00e1ticamente y descartar elementos de la escena que no son de inter\u00e9s para el an\u00e1lisis, lo que reduce las falsas alarmas. Otro ejemplo es la superposici\u00f3n de marcos esquel\u00e9ticos sobre las personas para realizar un seguimiento de la posici\u00f3n y el movimiento de las manos, los brazos y la cabeza con respecto al torso, junto con la velocidad de movimiento, con el fin de identificar patrones de comportamiento m\u00e1s complejos, como la agresividad o la violencia. <\/p>\n\n

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Hardware<\/strong><\/h3>\n\n

Las aplicaciones actuales de sistemas de gesti\u00f3n de v\u00eddeo con funciones de an\u00e1lisis utilizan servidores con CPU (unidades centrales de procesamiento) para el funcionamiento del sistema, con la potencia suficiente para procesar el v\u00eddeo procedente de las c\u00e1maras del sistema. Los servidores o ordenadores con GPU (unidades de procesamiento gr\u00e1fico o tarjetas gr\u00e1ficas) proporcionan la capacidad de procesamiento inform\u00e1tico necesaria para el an\u00e1lisis. La plataforma de seguridad integrada de Digifort procesar\u00e1 sin problemas entre 100 y 200 c\u00e1maras en un \u00fanico servidor de 2U con un procesador Intel Xeon de gama media, dependiendo de los perfiles de grabaci\u00f3n de las c\u00e1maras. Digifort, socio de Nvidia, dise\u00f1a sus funciones de an\u00e1lisis para que se ejecuten en GPU de Nvidia, donde una tarjeta gr\u00e1fica de gama media, como la RTX A2000, procesar\u00e1 hasta 60 canales de an\u00e1lisis de v\u00eddeo (VA), dependiendo del tipo. As\u00ed pues, tanto el procesamiento del VMS como el de la VA se realizan utilizando hardware consolidado y de probada eficacia, con el fin de ofrecer componentes b\u00e1sicos rentables para sistemas de CCTV. <\/p>\n\n

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Redes, almacenamiento y la nube<\/strong><\/h3>\n\n

Quiz\u00e1s la mayor limitaci\u00f3n actual en las aplicaciones de CCTV, tanto en t\u00e9rminos de hardware f\u00edsico como de comprensi\u00f3n, sea el ancho de banda de la red y el almacenamiento, que son fundamentales para la IA y el an\u00e1lisis de datos. Si una c\u00e1mara de 4 MP situada en una ubicaci\u00f3n remota transmite a 25 FPS utilizando un algoritmo de compresi\u00f3n H.265 eficiente, su ancho de banda podr\u00eda rondar los 3 Mbps, a modo de ejemplo (dependiendo de la actividad de la escena, la calidad de la imagen y el tipo de c\u00e1mara). Si este v\u00eddeo se graba durante 31 d\u00edas, se necesitar\u00e1n unos 1,0 TB de almacenamiento. Un sistema de CCTV de 8 canales, por ejemplo, necesitar\u00e1 un m\u00faltiplo de eso: 24 Mbps y 8 TB. No estoy seguro de cu\u00e1l es la velocidad media de las conexiones de banda ancha hoy en d\u00eda, pero una velocidad de descarga de 100 Mbps y una de subida de 20 Mbps es mucho mejor que mi conexi\u00f3n dom\u00e9stica actual, y aun as\u00ed no ser\u00eda suficiente, ya que es la velocidad de subida la que necesitamos al transmitir desde una ubicaci\u00f3n remota a una central. Digifort ofrece opciones de licencia de alquiler y admite la centralizaci\u00f3n en un servidor remoto o en la nube (el servidor de un tercero), pero el coste del almacenamiento en la nube y la conexi\u00f3n de banda ancha necesaria para realizar la transmisi\u00f3n de forma eficaz son elevados. <\/p>\n\n

Los sistemas inteligentes de gesti\u00f3n de v\u00eddeo, como Digifort, cuentan con una tasa de bits variable, que ajusta las tasas de bits de las c\u00e1maras en tiempo real para destinar el ancho de banda donde m\u00e1s se necesita. Sin embargo, a menos que se cambie la mentalidad y se pase de la grabaci\u00f3n continua a la grabaci\u00f3n por eventos, activada por an\u00e1lisis basados en IA en tiempo real, en el caso de los sistemas m\u00e1s grandes, \u00a1esto no va a funcionar, como se suele decir! Y eso sin tener en cuenta la latencia. <\/p>\n\n

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La IA en el futuro<\/strong><\/h2>\n\n

Software<\/strong><\/h3>\n\n

En el futuro, la IA contribuir\u00e1 a que el an\u00e1lisis de v\u00eddeo mejore su rendimiento y el an\u00e1lisis predictivo, en aspectos como la precisi\u00f3n, la velocidad, la variedad de objetos reconocidos, los patrones de comportamiento y la l\u00f3gica de los sistemas de CCTV, as\u00ed como a una integraci\u00f3n eficiente con sistemas de terceros para mejorar la gesti\u00f3n de las instalaciones. Esto podr\u00eda incluir la protecci\u00f3n y la supervisi\u00f3n de activos, el control de accesos, la detecci\u00f3n de intrusos, la inteligencia empresarial y de edificios, el PSIM y mucho m\u00e1s, pero tambi\u00e9n el procesamiento masivo de datos del IoT para predecir posibles amenazas a la seguridad mediante el an\u00e1lisis de patrones y tendencias de comportamiento con el fin de destacar las excepciones. Adem\u00e1s, aumentar\u00e1 el n\u00famero de canales por emplazamiento, gracias a la velocidad y la potencia de procesamiento inform\u00e1tico. <\/p>\n\n

Se utiliza el t\u00e9rmino \u00abrevoluci\u00f3n industrial\u00bb en el t\u00edtulo de este art\u00edculo porque la IA ha alcanzado un punto cr\u00edtico, como bien demuestra ChatGPT. Este modelo de IA de lenguaje a gran escala, desarrollado por OpenAI, escribe textos y busca im\u00e1genes, rastreando la red en busca de informaci\u00f3n relevante y present\u00e1ndola en un formato legible y l\u00f3gico en cuesti\u00f3n de segundos. Se est\u00e1 utilizando el mismo tipo de modelo de IA para el desarrollo de software, donde la IA puede ayudar a optimizarse a s\u00ed misma, por ejemplo, para mejorar los algoritmos de VA, sin intervenci\u00f3n humana. Del mismo modo, en el procesamiento de VMS y el dise\u00f1o de hardware de IA, se ha eliminado el cuello de botella humano y \u00a1la IA se est\u00e1 mejorando a s\u00ed misma! <\/p>\n\n

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Hardware - procesamiento <\/strong><\/h3>\n\n

La generaci\u00f3n actual de hardware de IA se basa en la electr\u00f3nica. Sin embargo, la IA est\u00e1 provocando un aumento exponencial de la demanda de mayor ancho de banda, baja latencia y mayor capacidad de procesamiento. Esto requiere la inform\u00e1tica de alto rendimiento (HPC), que actualmente se est\u00e1 desarrollando para aplicaciones en centros de datos, pero que sin duda pronto se extender\u00e1 a aplicaciones inform\u00e1ticas m\u00e1s amplias. Est\u00e1n apareciendo conexiones \u00abfot\u00f3nicas\u00bb basadas en la \u00f3ptica, ya que la tecnolog\u00eda de \u00f3ptica integrada en el chip (CPO) pretende sustituir las conexiones de cobre por conexiones \u00f3pticas, lo que aumenta enormemente la velocidad de procesamiento y reduce el tama\u00f1o del sistema, el consumo energ\u00e9tico y los costes operativos. Nvidia se ha unido este a\u00f1o al exclusivo club de empresas valoradas en un bill\u00f3n de d\u00f3lares gracias a los avances en tecnolog\u00eda de IA. <\/p>\n\n

Los tama\u00f1os de los \u00abm\u00f3dulos b\u00e1sicos\u00bb del sistema de CCTV mencionados anteriormente \u2014entre 100 y 200 canales del sistema de gesti\u00f3n de v\u00eddeo y entre 40 y 60 canales VA\u2014 se adaptan de forma natural a los sistemas de CCTV de mayor envergadura y, a menudo, pueden implementarse de forma rentable in situ. Sin embargo, si la tecnolog\u00eda HPC permite que los procesadores de sistemas de gesti\u00f3n de v\u00eddeo y de VA de pr\u00f3xima generaci\u00f3n puedan gestionar solo 10 veces el n\u00famero de canales, en los pr\u00f3ximos 5 a\u00f1os, el procesamiento y, posiblemente, el almacenamiento deber\u00e1n centralizarse en un servidor remoto de un centro de datos (la nube), con las c\u00e1maras asignadas a cada emplazamiento y pagadas por emplazamiento o por c\u00e1mara, para que resulte viable. <\/p>\n\n

Los centros de datos de \u00faltima generaci\u00f3n prev\u00e9n un aumento masivo de la demanda de procesamiento en muchos sectores, y llegan a la misma conclusi\u00f3n, ya que la inform\u00e1tica de alto rendimiento (HPC) impulsa un modelo de procesamiento remoto. Es evidente que los NVR, las soluciones de an\u00e1lisis en caja y las c\u00e1maras con funciones de an\u00e1lisis simplemente no pueden seguir el ritmo. <\/p>\n\n

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Redes, almacenamiento y nube<\/strong><\/h3>\n\n

Para lograr una centralizaci\u00f3n eficaz, los an\u00e1lisis basados en IA requieren que la red tenga una latencia nula, a fin de evitar retrasos entre el v\u00eddeo transmitido y la activaci\u00f3n de los eventos de an\u00e1lisis. Las redes 5G y \u00f3pticas deber\u00edan ofrecer una latencia nula y est\u00e1n previstas a corto plazo. <\/p>\n\n

Si los integradores y los usuarios finales aceptan los sistemas de CCTV basados en eventos para reducir los costes de ancho de banda y almacenamiento de datos, prevalecer\u00e1n las soluciones remotas de almacenamiento y procesamiento anal\u00edtico. Si la grabaci\u00f3n debe ser continua, podr\u00edan imponerse soluciones h\u00edbridas con almacenamiento local y procesamiento anal\u00edtico centralizado, y la reducci\u00f3n de los costes del almacenamiento local retrasar\u00eda la transici\u00f3n al almacenamiento en la nube y la transmisi\u00f3n en streaming para los sistemas de mayor tama\u00f1o. <\/p>\n\n

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Resumen<\/strong><\/h3>\n\n

El desarrollo de la IA est\u00e1 impulsado por los productos de consumo, los tel\u00e9fonos inteligentes, los videojuegos y muchos otros mercados, lo que redunda en beneficio de los sistemas de CCTV. Los avances en hardware, con una enorme capacidad de procesamiento, mejorar\u00e1n el rendimiento de los an\u00e1lisis basados en la IA. Sin embargo, un gran n\u00famero de canales implica que el procesamiento supera el de los sistemas habituales, por lo que debe distribuirse entre varias ubicaciones. Un sistema de CCTV centralizado o en la nube permite repartir los costes, pero la latencia de la red y los costes de almacenamiento en la nube, junto con los costes de transmisi\u00f3n por banda ancha, pueden hacer que el almacenamiento se mantenga a nivel local durante m\u00e1s tiempo. En cualquier caso, ser\u00e1 necesario mejorar la cualificaci\u00f3n de los ingenieros de CCTV, dot\u00e1ndolos de mayores conocimientos en materia de \u00f3ptica y redes. <\/p>\n\n

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