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Com Video Analytics, cada pessoa é um sensor IoT

Com Video Analytics, cada pessoa é um sensor IoT

by 26 de setembro de 2016 0 comments

* Por Paulo Henrique Pichini

Embora o termo IoT apresente uma amplitude infinita, em linhas gerais a Internet das Coisas/Internet of Things √© o processo de sensoriza√ß√£o (sensing) de coisas e de pessoas. Quando o sensor IoT est√° conectado √† nuvem e organizado em uma amostra satisfat√≥ria, transforma se em uma brigada. A brigada IoT √© formada por ‚Äúfileiras‚ÄĚ de dispositivos IoT (‚Äúsoldados‚ÄĚ IoT) que podem ser analisadas e empregadas a partir de uma vis√£o unificada. √Č sobre esta brigada que podemos gerar an√°lises estat√≠sticas que ser√£o consolidadas em dashboards de tomadas de decis√£o.

Segundo o Gartner hoje, a cada segundo, 65 novos dispositivos se conectam à rede nos grandes mercados globais.

Sensores em cada uma das coisas est√£o sendo desenvolvidos e inventados para facilitar a conex√£o a diferentes meios de comunica√ß√£o, al√©m de baixar o custo de implementa√ß√£o. Os sensores mais comuns como RFID (ativo e passivo), Beacon (Bluetooth), QR Code, NFC e outros t√™m sido implementados em larga escala nas coisas. Estudos complexos devem ser os respons√°veis por definir o melhor sensor para cada dispositivo, al√©m de indicar os resultados esperados de cada tecnologia em cada vertical de mercado. Hoje, o mercado conta com um leque de op√ß√Ķes que vai de sensores de temperatura e press√£o at√© sensores de cidades inteligentes. Cada uma dessas tecnologias tem seu papel e sua caracter√≠stica espec√≠fica.

Um tipo de tecnologia, no entanto, tem se destacado entre a miríade de plataformas IoT: Video Analytics.

A substitui√ß√£o do tradicional tr√°fego de dados, voz e imagem na Internet pelo tr√°fego de v√≠deo refor√ßa essa tend√™ncia. Um levantamento feito pela Cisco em junho deste ano aponta que, at√© 2020, 80% do tr√°fego na Internet ser√° composto por v√≠deo. A mesma pesquisa indica que, em 2020, a cada segundo, cerca de 1 milh√£o de minutos de conte√ļdo em v√≠deo ser√° publicado na Net. Grandes iniciativas de grandes vendors do mercado apontam para o desenvolvimento cont√≠nuo de solu√ß√Ķes de V√≠deo Analytics, Realidade Virtual e Realidade Aumentada. Vide a compra da Oculus pelo Facebook, o estrondoso sucesso do jogo de Realidade Aumentada Pokemon Go, etc.

Isso significa que as solu√ß√Ķes baseadas em v√≠deo ser√£o as principais respons√°veis por sensoriar tanto coisas como pessoas.

Pensar o IoT exige que compreendamos que essa tecnologia é constituída por dois mundos diferentes: o IoT das coisas conectadas e o IoT das pessoas conectadas. Há uma estreita relação entre sensoriar pessoas e o uso da tecnologia de Video Analytics.

Em rela√ß√£o √† monitora√ß√£o das coisas, veremos objetos recebendo os mais variados sensores poss√≠veis. Isso inclui solu√ß√Ķes de v√≠deo que conseguem detectar o n√ļmero de carros que passam numa estrada e, ao mesmo tempo, calcular estat√≠sticas organizadas por cor, modelo e placa dos ve√≠culos monitorados. Em alguns casos, ser√° a tecnologia RFID que ir√° identificar as caracter√≠sticas dos carros em quest√£o.

A tecnologia IoT aplicada a pessoas, por outro lado, é ainda mais instigante.

√Č o caso de solu√ß√Ķes de Video Analytics capazes de identificar as pessoas, individualiz√°-las, definir sexo, idade estimada, estado de humor e, a partir da√≠, cruzar esses dados com o perfil da pessoa nas redes sociais e passar a acompanhar o comportamento da pessoa, onde quer que ela esteja. Este sensor de pessoas era, no passado, definido pelo aparelho m√≥vel do usu√°rio, quer fosse o celular, o tablet, etc.

Hoje, esse papel √© representado por solu√ß√Ķes de Video Analytics plenamente capazes de mapear um ser humano e individualizar essa pessoa com ajuda da social media. Isso pode ser feito sem que seja necess√°rio usar os sensores baseados em dispositivos m√≥veis ou chip digital. Tudo √© realizado a partir da an√°lise das imagens em v√≠deo da pessoa.

Essa revolu√ß√£o tecnol√≥gica esbarra em discuss√Ķes sobre privacidade e seguran√ßa.

A maior parte dos pa√≠ses, incluindo o Brasil, conta com legisla√ß√£o que protege o direito de divulga√ß√£o na TV ou na Internet de imagens em v√≠deo de uma pessoa. N√£o existe ainda nada parecido para evitar que a imagem em v√≠deo de uma pessoa ‚Äď imagem coletada por dispositivos IoT ‚Äď seja submetida a an√°lises detalhadas para fins de mercado.

J√° vivemos a era do IoT, seja o IoT aplicado a coisas, seja o IoT aplicado a pessoas. Os sensores de coisas funcionam de 1 para ‚Äún‚ÄĚ. O n√ļmero ‚Äú1‚ÄĚ representa cada coisa, cada objeto que precisa ter sua pr√≥pria etiqueta RFID ou NFC ou QR Code para poder ser ‚Äúsensorizado‚ÄĚ. Isso √© o que habilita esse objeto a ser monitorado por ‚Äún‚ÄĚ leitores.

As solu√ß√Ķes IoT de Video Analytics v√£o por outro caminho. Neste caso, encontramos a rela√ß√£o ‚Äún‚ÄĚ para ‚Äún‚ÄĚ. O primeiro ‚Äún‚ÄĚ representa um n√ļmero indefinido de seres humanos que podem ser monitorados simultaneamente por ‚Äún‚ÄĚ dispositivos de Video Analytics, em geral c√Ęmeras de grava√ß√£o e an√°lise de imagens. Neste modelo de sensoriza√ß√£o, cada ser humano √© um sensor vivo que ativa e atrai c√Ęmeras inteligentes capazes de cruzar dados com redes sociais, rastrear pessoas e chegar a dedu√ß√Ķes muito refinadas.

Podemos dizer, portanto, que, hoje, cada pessoa é um sensor inteligente. Mesmo sem saber.

* CEO da Go2neXt Cloud Computing Builder & Integrador

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Portal Vida Moderna – www.vidamoderna.com.br

Radar Nacional – www.radarnacional.com.br

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