Modelos por caso de uso
Recuento de personas, detección de objeto, defectos y matriculas, entrenados con tus cámaras.
Servicio IA · V-003 · Computer vision
Detección de objetos en vídeo
Lo que pasa en la tienda, medido. Análisis de vídeo en streaming para contar personas, medir permanencias, detectar anomalías y controlar la calidad en fábrica.
Una cámara con análisis no vigila: cuenta, mide y avisa de lo que no encaja.
Qué es y para quién
Las cámaras por fin dicen algo.
Detección de personas y objetos, Medición de permanencia y alertas en streaming o sobre el vídeo grabado. Lee la guía completa de Inteligencia Artificial para el contexto teórico.
Una cámara de seguridad genera horas de vídeo que nadie mira. Con visión artificial, ese vídeo se convierte en datos: cuántas personas entran, cuánto tiempo se quedan, dónde se acumulan, qué producto se agota en el lineal y cuándo ocurre algo que no encaja con el normality de la tienda. En fábrica, lo mismo sirve para detectar defectos y para medir el ritmo de línea.
Va dirigido a retail con cámaras ya instaladas, a almacenes y a plantas de producción. El requisito es que el vídeo sea legal en ese uso y que exista una política clara de protección de datos: no se analiza a personas, se analizan flujos y eventos.
- Retail que quiere entender el tráfico de sus tiendas.
- Cadenas de logística que necesitan medir el servicio en nave.
- Fábricas que quieren automatizar el control de calidad visual.
- Operaciones de seguridad que reciben avisos en lugar de revisar horas de vídeo.
Qué incluye
Seis piezas de un sistema de vídeo.
Modelos por caso de uso, análisis en streaming, Medición de Metrics y alertas con evidencia.
Análisis en streaming
Procesamiento en directo o por lotes, con el coste de cámara calculado.
Medición de Metrics
Tráfico, permanencia, conversión por zona y uso del lineal.
Alertas con evidencia
Aviso con el clip, el instante y la zona exacta donde ocurre la anomalía.
Control de calidad
Detección de defectos en línea con clasificación por tipo.
Panel de operación
Métricas por tienda y por franja, con comparativa y alertas decaióda.
Trazabilidad
Cada aviso lleva su clip.
Cámara, instante, objeto detectado, confianza y fragmento de vídeo.
- Cámara, zona y momento exacto de la detección
- Objeto o evento detectado y su confianza
- Clip y fotograma usados como evidencia
- Métricas agregadas por tienda, día y franja
Cómo funciona
El ciclo de un análisis.
Cinco pasos que se ejecutan en tiempo real.
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01
Capturar
El vídeo llega de la cámara o del archivo y se procesa por fotogramas con muestreo.
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02
Detectar
El modelo identifica personas, objetos y eventos con su confianza.
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03
Seguir
Los objetos se rastrean para medir recorridos, permanencias e interacciones.
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04
Medir
Los eventos se agregan en métricas por tienda, zona, día y franja.
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05
Alertar
Cuando algo se sale de lo normal, se avisa con el clip y el instante exacto.
El umbral de alerta se define con la normalidad de cada tienda. Una tienda con mucho tráfico no puede tener el mismo límite que una de baja rotación.
Cómo trabajamos
De cámaras que graban a cámaras que cuentan.
Elegimos un caso de uso, lo probamos en una tienda y escalamos con los datos.
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Caso de uso
Elegimos una métrica que tenga valor claro: tráfico, permanencia, calidad o seguridad.
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Piloto en un punto
Probamos con cámaras reales, ajustamos el modelo y medimos la fiabilidad.
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Diseño del panel
Definimos la lectura diaria para el equipo de tienda y para operaciones.
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Alertas
Acordamos umbrales, responsables y el formato del aviso con evidencia.
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Escala
Extendemos a más puntos con el mismo modelo, cuidando el coste por cámara.
Dónde rinde
Tres operaciones que dejaron de mirar cámaras.
El mismo sistema sirve para retail, industria o seguridad.
El equipo de tienda no sabía por qué unas tiendas vendían más que otras.
El análisis de tráfico y permanencia explicó que las tiendas con más gente en el pasillo central vendían un 18% menos.
El control de calidad visual se hacía con dos inspectores en la línea final.
El modelo señala los defectos y los inspectores se centran en los casos dudosos.
Los envíos se contaban a mano con dos personas en dos turnos.
El recuento automático por cámara deja la supervisión en una persona y el histórico por turno.
Sectores
Dónde ya lo hemos montado.
Marketing
Ventas
Operaciones
Atención al cliente
Finanzas
Legal
RR.HH.
Ecommerce
Seguros
Logística
Sanidad
Legaltech
Lo que más nos cambió el día a día no fue el tráfico, fue ver dónde se quedan las personas sin comprar. Eso lo arreglamos con la distribución del lineal.
Antonio V.
Director de Operaciones · Retail
Reseña verificada en Google
4,9/5 · 240+ opiniones.
¿Es legal analizar el vídeo de las cámaras?
Depende del uso y del país. Para analíticas agregadas de tráfico y permanencia, con información no identificable, el marco habitual lo permite si hay información clara al visitante. Para reconocimiento de personas, hay restricciones serias. Revisamos el caso concreto con tu documentación antes de empezar.
¿Qué hace falta de cámaras?
Cámaras IP o cámaras de vídeo ya instaladas, con calidad suficiente para el análisis. No hace falta cámara nueva en la mayoría parte de los casos; a veces basta con cambiar el ángulo.
¿Cuánto cuesta el procesado?
Se calcula por cámara y por franja. Con procesamiento en la nube el coste es por hora de vídeo analizado; con tarjeta en la propia tienda, es una inversión de hardware que se amortigua con el volumen.
¿Qué métricas se pueden obtener?
Tráfico, permanencia, recorridos, conversión por zona, uso del lineal, tiempos de espera y eventos anómalos. Lo que no hacemos es identificar ni perfilar a personas.
¿Funciona con el vídeo ya grabado?
Sí. El mismo análisis se aplica por lotes al archivo, lo que permite analizar retrospectivamente incidencia y medir la mejora de una reorganización del lineal.
¿Cuánto tarda?
De seis a ocho semanas hasta el primer panel con datos de un punto concreto, incluida la calibración del modelo con tus cámaras.
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