Análisis de video con IA para
Transporte Público

Andenes abarrotados, aeropuertos concurridos y autobuses abarrotados: el transporte público es el sistema circulatorio de las ciudades modernas. Pero ¿cómo mantenerlo en movimiento de forma segura y eficiente? La transformación digital en el transporte es una combinación de IA, edge computing y análisis de vídeo inteligente que convierte las cámaras y los sensores en guardianes activos.

El análisis de video inteligente puede detectar situaciones peligrosas mucho antes de que se agraven, desde el hacinamiento y el equipaje desatendido hasta personas que entran en zonas restringidas o corren por los andenes. En lugar de depender únicamente de operadores humanos para supervisar docenas de pantallas, la IA filtra el ruido y destaca solo lo importante. Esto permite a los equipos de respuesta actuar con mayor rapidez, reducir accidentes y mantener un flujo de pasajeros más fluido incluso en horas punta.

Y con la computación de borde que procesa datos directamente in situ, los centros de transporte ya no necesitan infraestructuras de servidores masivas ni conexiones de alto ancho de banda para operar eficientemente. Información crucial, como la detección de colas, la predicción de congestiones o la identificación de fallos en los equipos, se entrega en tiempo real. ¿El resultado? Estaciones más seguras, tiempos de espera más cortos y un ecosistema de transporte que se adapta dinámicamente a las necesidades de la movilidad urbana moderna.
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¿Qué es la transformación digital del transporte?

Piense en la transformación digital como cambiar de un teléfono plegable a un smartphone. El hardware (cámaras, puertas, sensores) es el mismo. en la superficie, pero el software y la conectividad hacen que esos dispositivos sean inteligentes y mucho más útiles.

  • La transformación digital en la industria del transporte significa utilizar IA y análisis para automatizar el monitoreo, optimizar los flujos y predecir problemas antes de que ocurran.

     

  • La transformación digital en el transporte y la logística mejora el enrutamiento, el estacionamiento y la gestión de la flota al vincular el video y la telemetría con los sistemas operativos.

Nuestro equipo descubrió a través del uso de este producto que la combinación de análisis de borde con orquestación centralizada reduce las falsas alarmas y disminuye el uso de ancho de banda, lo que supone una ventaja para las grandes redes de tránsito.

1000+
Cantidad de Cámaras
Servidor
Tipo de Analítica
Milestone XProtect,
Nx Meta
Integraciones
1000+

Cantidad de Cámaras

Servidor

Tipo de Analítica

Milestone XProtect,
Nx Meta, Vezha VMS

Integraciones

Cómo se destaca IncoreSoft

Integraciones profundas

IncoreSoft se integra con los principales sistemas de gestión de tráfico y VMS: según nuestra experiencia, esto reduce la fricción en la implementación.

Arquitectura escalable

Desde estaciones individuales hasta implementaciones en toda la ciudad, IncoreSoft escala sin rediseñar los sistemas centrales.

Enfoque operativo

No solo proporcionamos modelos, sino que también ofrecemos flujos de trabajo, ajuste de alertas y capacitación in situ. Según nuestra experiencia, esto es lo que diferencia los proyectos piloto de las implementaciones a largo plazo.

Cumplimiento y privacidad

Admitimos modos de preservación de la privacidad (difuminado, tokenización) y políticas de retención configurables para que los operadores puedan cumplir con las leyes regionales y las expectativas de los pasajeros.

Desafíos comunes en el transporte que la IA resuelve

Multitudes y congestión

La detección de multitudes y el análisis de densidad ayudan a gestionar los flujos máximos y prevenir situaciones de riesgo de estampida.

Detección de amenazas

Identificación de artículos abandonados, comportamientos sospechosos y violaciones del perímetro en tiempo real.

Gestión de vehículos y tráfico

El reconocimiento de matrículas y el análisis del tráfico agilizan el acceso, el peaje y la investigación de incidentes.

Seguridad ambiental

La detección de humo y fuego detecta señales visuales antes que muchos sensores tradicionales.

Después de ponerlo a prueba, la detección de humo y fuego de IncoreSoft alertó a los operadores más rápido que una configuración convencional basada únicamente en sensores en nuestras implementaciones piloto en un centro ferroviario regional.

Ejemplos de la vida real

Ejemplo 1: Operador de metro — Gestión de multitudes

Un sistema de metro europeo con más de 1000 cámaras utilizó el análisis de multitudes de IncoreSoft durante un importante evento deportivo. Nuestros resultados muestran que los tiempos de espera se redujeron un 18 % y la reasignación de personal redujo los puntos de congestión.

Ejemplo 2: Aeropuerto regional: seguridad y LPR

Un aeropuerto regional integró LPR y reconocimiento facial para el acceso controlado. Nuestra investigación indica que las alertas automatizadas redujeron los incidentes de acceso en un 30 % y simplificaron la revisión posterior.

Ejemplo 3 (Integración de productos): Estacionamiento inteligente

Mediante el uso de integraciones de Milestone XProtect y Nx Meta, IncoreSoft implementó análisis de estacionamiento inteligente en una terminal de ferry, aumentando la facturación y reduciendo el estacionamiento no autorizado.

Productos y tecnologías mencionados

Función
Ejemplo de producto/plataforma
Uso típico

Integración VMS:

Milestone XProtect, Nx Met, Vezha VMS

Gestión centralizada de vídeo y correlación de eventos

Hardware de inteligencia artificial de borde

NVIDIA Jetson family, Intel Movidius

Análisis de baja latencia en los sitios de las cámaras

Cámaras

Axis, Bosch, Hikvision

Captura de vídeo e implementación de PoE

Nube / Orquestación

AWS, Azure, On-prem servers

Análisis centralizado, almacenamiento e informes

FAQ

Las implementaciones piloto típicas tardan entre 4 y 8 semanas, incluyendo la inspección del sitio, la calibración del modelo y la capacitación de los operadores. Nuestro equipo descubrió, al usar este producto, que la disponibilidad del sitio (energía, red) suele determinar la velocidad.

Sí, pero el éxito depende de la ubicación de la cámara, la resolución y las restricciones éticas y legales. Cuando probamos este producto, la combinación del reconocimiento facial con el seguimiento inteligente redujo los falsos positivos.

La transmisión en la nube pura sí lo hará, pero el análisis perimetral reduce el ancho de banda al enviar únicamente eventos y metadatos. Nuestro análisis de este producto reveló que las configuraciones híbridas optimizan el tráfico de red.

Sí, nos hemos integrado con ambos para centralizar la gestión de eventos y los flujos de trabajo de búsqueda. Tras probarlo, las integraciones mejoraron significativamente la eficiencia del operador.

IncoreSoft ofrece anonimización, acceso basado en roles y políticas de retención configurables para cumplir con los requisitos regionales. Nuestra investigación indica que la transparencia en las políticas y la comunicación pública son esenciales.

Utilice cámaras de alta calidad existentes siempre que sea posible; añada aceleradores de borde como NVIDIA Jetson para una inferencia más precisa. Tras nuestro ensayo y error, descubrimos que las actualizaciones mínimas suelen ofrecer el mejor retorno de la inversión.

Los modelos deben ajustarse para eventos estacionales y puntuales. Nuestros hallazgos muestran que el reentrenamiento a corto plazo o los umbrales adaptativos ayudan a mantener la precisión.

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