Tecnología
La visión computacional en producción exige más que un modelo que funcione en la demostración. La solución tiene que lidiar con cámaras distintas, luz cambiante, obstrucciones, distancia, redes inestables, integración y operación continua, de día y de noche.
Arquitectura guiada por el escenario
El análisis puede ejecutarse en el borde (edge), en infraestructura central, en la nube o en un modelo híbrido.
| Capa | Función |
|---|---|
| Cámaras y VMS | Proporcionan imágenes y flujos de video (IP, RTSP, ONVIF). |
| Análisis | Los modelos detectan, clasifican y siguen objetos y evalúan reglas. |
| Eventos | Los resultados se convierten en datos, alertas, evidencias e indicadores. |
| Integración | APIs, VMS, mensajería, paneles y centrales reciben el contexto generado. |
Se conecta con lo que ya tiene
Omnicog es una capa de inteligencia sobre la infraestructura existente: no exige cambiar el VMS ni la central.
Cámaras IP, DVR y NVR
Video por RTSP u ONVIF, estándar en la mayoría de las marcas.
VMS y centrales
Integración con Digifort y Kria; eventos con imagen para la central de monitoreo o el centro de control.
API y webhooks
Eventos e indicadores para sistemas corporativos, paneles y BI.
Celular y correo
Alertas en la aplicación e informes en PDF programados.
Edge AI
Procesar cerca de las cámaras reduce la latencia, ahorra ancho de banda y mantiene el análisis en marcha cuando falla la conexión. En plazas de peaje, por ejemplo, la unidad local sigue operando sin la central.
Modelos de visión computacional
Detección, clasificación, seguimiento, zonas, conteo, permanencia, trayectorias, lectura de placas y reglas temporales. Usamos aceleración por GPU (NVIDIA) para analizar decenas de cámaras por servidor.
Integración desde el inicio
Una detección aislada rara vez genera valor. El evento tiene que llegar a la persona o al sistema que puede actuar, por eso la integración forma parte de la solución desde el primer diseño.
Privacidad, seguridad y gobernanza
La finalidad, el acceso, la retención y la minimización de datos forman parte del diseño, siguiendo la LGPD, la ley brasileña de protección de datos, y las políticas del cliente.
Cómo validamos
Escenas reales
Seleccionamos escenas representativas del entorno real.
Criterio
Definimos clases, eventos y criterios de éxito.
Piloto
Ejecutamos el piloto y medimos los resultados en campo.
Ajuste
Ajustamos modelos, reglas, cámaras o arquitectura.
Escala
Integramos y escalamos cuando la aplicación demuestra su valor.
Preguntas frecuentes
¿Dónde se ejecuta el análisis de video de Omnicog?
Cerca de las cámaras (edge), en servidores centrales, en la nube o en un modelo híbrido. La elección depende de la latencia, el volumen de cámaras, la red, la seguridad, el costo y la integración.
¿Qué técnicas de visión computacional usa Omnicog?
Detección, clasificación, seguimiento, análisis de zonas y líneas, conteo, tiempo de permanencia, trayectorias, lectura de placas y reglas temporales, combinadas según lo que la operación necesita ver.
¿Cómo valida Omnicog una aplicación?
Con escenas reales del entorno, clases y criterios de éxito definidos de antemano, un piloto medido en campo y ajustes de modelo, regla, cámara o arquitectura antes de escalar.
¿Quiere conversar sobre arquitectura, cámaras o integración?
Hable con el equipo técnico de Omnicog.
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