Sistema de alerta temprana de situaciones de robo en establecimiento de venta a partir de imágenes de cámaras de videovigilancia

Abstract

El proyecto aborda el problema de la creciente inseguridad en los establecimientos comerciales mediante la implementación de un sistema de alerta basado en tecnología de visión computacional. La motivación detrás de esta solución surge de la necesidad de mejorar las medidas de seguridad existentes, que a menudo se ven superadas por la rapidez y astucia de los delincuentes. Este sistema utiliza algoritmos de visión computacional para detectar en tiempo real acciones sospechosas o amenazantes, como el porte de armas, comportamientos violentos, o la presencia de individuos encapuchados, a través de la transmisión en vivo del contenido de las cámaras de seguridad disponibles en el establecimiento a una solución en la nube, donde es procesado y, en caso el modelo detecta alguna situación sospechosa, envíe la notificación de alerta correspondiente. La propuesta del proyecto se basa en el desarrollo de modelos de detección que operan eficazmente bajo diversas condiciones y configuraciones, asegurando una respuesta rápida y precisa, y la implementación de una aplicación móvil que permita visualizar y gestionar las alertas y las cámaras de seguridad del establecimiento. Los resultados preliminares indican una mejora significativa en la capacidad de respuesta ante incidentes, reduciendo los tiempos de reacción y aumentando la tasa de prevención de robos por medio de notificaciones de alertas inmediatas y categorizadas según la probabilidad de la situación sospechosa, contribuyendo así a un ambiente más seguro para comerciantes y clientes.

The project addresses the growing insecurity problem in commercial stores through the implementation of an alert system based on computer vision technology.The motivation behind this solution originates from the need to improve existing security measures, which are often outpaced by the speed and cunning of criminals. It aims to use computer vision algorithms to detect suspicious or threatening actions in real-time, such as carrying weapons, violent behavior, or the presence of hooded individuals, by streaming the content of available security cameras in the store to a cloud-based solution, where it is processed, and if the model detects any suspicious situation, it sends the corresponding alert notification. The project proposal includes the development of detection models that operate effectively under various conditions and configurations, ensuring a quick and accurate response, and the implementation of a mobile application to manage and visualize alerts and the security cameras of the store. Preliminary results indicate a significant improvement in response capability to incidents, reducing reaction times and increasing the rate of robbery prevention through immediate and categorized alert notifications based on the likelihood of the suspicious situation, thus contributing to a safer environment for merchants and customers.