Las organizaciones que emplean sistemas de monitoreo por video enfrentan el desafío de procesar flujos continuos mientras mantienen una conciencia situacional precisa. Los enfoques tradicionales, que dependen de la detección por reglas o visión computacional básica, a menudo pasan por alto eventos importantes o generan falsos positivos, provocando ineficiencias y agotamiento entre el personal.

Para abordar esta problemática, se propone una solución que utiliza OpenCV y Amazon Bedrock. Esta combinación permite comprender el contexto de las escenas y automatizar respuestas mediante Amazon Bedrock Agents. Esta tecnología, anteriormente aplicada a la automatización de chatbots, se extiende ahora al análisis de video en tiempo real.

Entre los beneficios de esta implementación destaca la capacidad de identificar eventos específicos gracias a la comprensión contextual. Por ejemplo, una cámara puede grabar diversas situaciones durante el día, pero solo algunas requieren atención, como la entrega de un paquete. Así, los alertas se generan solo para los eventos realmente relevantes.

Amazon Bedrock es un servicio gestionado que proporciona acceso a modelos avanzados de inteligencia artificial, permitiendo construir aplicaciones de IA seguras. Estas aplicaciones pueden realizar tareas complejas y coordinar respuestas basadas en el contexto.

No obstante, el avance tecnológico enfrenta importantes limitaciones. Aunque las cámaras han mejorado, la inteligencia para interpretar imágenes sigue siendo rudimentaria, planteando desafíos para los equipos de seguridad. Las organizaciones a menudo deben elegir entre reglas simples con falsos positivos, reglas complejas que requieren mucho mantenimiento o monitoreo manual ineficaz.

Los desafíos incluyen la fatiga por alertas y la comprensión contextual limitada. Los sistemas convencionales no distinguen entre comportamientos normales y sospechosos ni establecen patrones de eventos, dificultando el análisis retrospectivo.

La solución propuesta filtra actividades rutinarias y destaca situaciones que requieren atención humana. Mediante la extracción de cuadros de video y el análisis contextual, el sistema asocia eventos relevantes y emite alertas eficaces.

Aunque actualmente se centra en la seguridad del hogar, esta tecnología tiene aplicaciones potenciales en negocios, la industria y el monitoreo ambiental. Desde detectar comportamientos inusuales hasta integrar sistemas de seguridad con IoT, las posibilidades son prácticamente ilimitadas.