La Alianza Nice busca generar un ecosistema de cámaras inteligentes para mejorar su funcionamiento
La Alianza Nice, formada por marcas y fabricantes de productos electrónicos de consumo, entre los que destacan Nikon, Scenera, Sony, Allion, Augentix o Mobilicom, ha desarrollado una serie de especificaciones y características detalladas para impulsar la próxima generación de cámaras conectadas, generando así un ecosistema inteligente con ayuda de la Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés).
La alianza ha identificado la necesidad de desarrollar una serie de arquitecturas descentralizadas, lo que permite el procesamiento de AI en dispositivos de este tipo, incluidas cámaras y sensores de imagen avanzados. Este nuevo proceso crea en última instancia una distribución de las capacidades de AI para compartir de manera eficiente y formal en la nube, la cámara o los dispositivos de IoT y los sensores de imagen, al tiempo que proporciona una solución a los problemas de seguridad, la privacidad de los datos, el ancho de banda, los requisitos de latencia y las restricciones de costos.
Otro de los inconvenientes encontrados es el aumento en el mercado de las cámaras de alta resolución, el volumen de datos de vídeo en bruto ha complicado la transmisión de información. Las capacidades de la Inteligencia Artificial ofrecen una solución tangible para aumentar la eficiencia, enviando la información relevante del vídeo a los servicios en la nube.
Características de la cámara del futuro de Nice
En lo que respecta a la seguridad, estas nuevas cámaras tendrán conexión directa con los servidores ubicados en la nube para obtener una configuración automática segura. En esta vinculación está presente el cifrado de claves y las credenciales por contraseña del usuario.
Además, se pretende eliminar la necesidad de que las aplicaciones trabajen el vídeo en bruto directamente a través de aplicaciones que puedan determinar fácilmente las capacidades de las cámaras, incluidas sus capacidades analíticas para el procesamiento de la visión, como, por ejemplo, la captura de imágenes basada en la escena para configurar un flujo de datos que describa los eventos que ocurren en el campo de visión de la cámara, incluidos los videoclips relevantes, los metadatos generados localmente por análisis procesados y datos auxiliares como audio.
Por otro lado, los algoritmos analíticos de vídeo se pueden realizar en diferentes capas permitiendo la captura de imágenes optimizada utilizando las capacidades de los sensores o las cámaras. Esto da como resultado la captura de imágenes y los datos de flujo de vídeo procesados localmente, que están optimizados para que los algoritmos de análisis de vídeo basados en la nube AI funcionen de manera mucho más eficiente.