El potencial para integrar datos visuales con IoT

El IoT ya forma parte de nuestra vida diaria, lo que nos permite controlar nuestra calefacción desde cualquier lugar y monitorear nuestro estado físico. Su potencial se está explorando a través de proyectos de investigación como Environmental Internet of Things, que incluye collares digitales en ovejas y monitores de flujo de lluvia y ríos. Estos dispositivos envían sus datos al almacenamiento en la nube, donde se combinan con otros datos, se analizan e interpretan para ayudar a administrar un ecosistema en beneficio de todas las partes interesadas, dice James Wickes, CEO y cofundador de Cloudview . Mientras tanto, Moocall determina cuándo las vacas están a punto de parir.

Sin embargo, creo que solo obtendremos todo el potencial de IoT cuando agreguemos datos visuales para crear Visual IoT (VIoT). Esto no requiere un batallón de nuevas cámaras digitales; simplemente necesitamos combinar los terabytes de datos visuales que ya están disponibles con otros datos de IoT.

Las cámaras digitales están en todas partes, desde cámaras de tráfico y sistemas de CCTV hasta sistemas de reconocimiento de matrículas y sistemas que miden la frecuencia con la que se ven los anuncios publicitarios digitales. En la actualidad, gran parte de los datos solo se utilizan para un único propósito, y solo se visualiza un pequeño porcentaje de lo que se recopila.

Agregar estos datos a los de otras fuentes, luego usar análisis predictivos, inteligencia artificial y aprendizaje profundo, podría transformar todos los aspectos de nuestras vidas. Las posibles aplicaciones van desde la mejora de las prácticas comerciales hasta la lucha contra la delincuencia y desde la prevención de enfermedades hasta la protección del medio ambiente.

Ya estamos viendo empresas como Vodafone integrando CCTV basado en la nube con sistemas de seguridad de edificios, agregando verificación visual a las alarmas de intrusos. Dichos sistemas pueden permitir a las empresas de seguridad doméstica y a la policía comprobar visualmente las propiedades cuando se dispara una alarma y determinar rápidamente si se ha producido un robo. Esto puede proporcionar importantes ahorros de tiempo y costos al tiempo que permite tomar medidas inmediatas si corresponde.

Otra aplicación es el estacionamiento en el centro de la ciudad. Según la Asociación Británica de Aparcamiento , El 30% de los conductores del centro de la ciudad no se dirigen hacia o desde un destino, sino que buscan una plaza de aparcamiento. Las cámaras podrían monitorear los lugares de estacionamiento al costado de la carretera, permitiendo que un sistema central sepa cuáles están desocupados.

Los datos de ubicación se pueden compartir con la aplicación de enrutamiento de un conductor, con datos visuales accesibles para que sepan lo que están buscando. Incluso debería ser posible que el conductor reserve un espacio y autorice que el pago se realice automáticamente, con la duración de la estadía calculada y el pago efectuado cuando se vayan.

La aplicación de análisis a los datos visuales conducirá a más aplicaciones al revelar patrones y predecir comportamientos futuros. Esta inteligencia ayudará a las organizaciones a optimizar los sistemas, mejorar la seguridad y tomar decisiones mejores, más rápidas y más apropiadas. Puede ayudar a determinar la mejor cantidad y ubicación de objetos según su uso, como calcular la cantidad óptima de carretillas elevadoras necesarias en una planta de distribución o la mejor ubicación para el equipo en un hospital. La buena noticia es que las máquinas están "mirando", no las personas.

Las cámaras combinadas con los análisis adecuados se pueden configurar para mapear patrones de movimiento en tiempo real, lo que ayuda a comprender el número y el flujo de personas en espacios públicos como estaciones, terminales de aeropuertos, atracciones turísticas y centros comerciales.

Las aplicaciones incluyen la automatización de la gestión de los sistemas de flujo de personas, por ejemplo, el cambio automático de la dirección de escaleras mecánicas y ascensores en estaciones con mucho tráfico según sea necesario. En muchos casos, las cámaras son solo sensores y se pueden usar con análisis para verificar algo, como que el objeto en la puerta es un Mini amarillo con una placa de matrícula en particular, y tomar medidas, como abrir la puerta, sin necesariamente grabar la imagen. .

La analítica combinada con la IA también puede desempeñar un papel clave para ayudar a proteger a los miembros más vulnerables de la sociedad. Ya estamos viendo el uso de cámaras en situaciones de atención para detectar comportamientos suicidas o autolesivos, y para monitorear a las personas para asegurarse de que estén siendo bien tratadas (con los permisos adecuados).

En el futuro, las personas mayores que vivan en sus propios hogares podrían beneficiarse de las cámaras que registran dónde y cuándo están activas. Los períodos de inactividad pueden indicar un problema y activar alertas para familiares o cuidadores. Las cámaras en las estaciones podrían usarse para detectar comportamientos indicativos de posibles suicidios y emitir alertas apropiadas al personal.

Estos son solo algunos ejemplos del tremendo potencial del VIoT para transformar nuestras vidas. Todo lo que necesitamos es que los innovadores desarrollen productos relevantes.

El autor de este blog es James Wickes, director ejecutivo y cofundador de Cloudview