CASO DE USO: INVESTIGACIONES POST-EVENTO

El 17 de septiembre de 2016 se produjo una explosión en el barrio de Chelsea de Manhattan, en la Ciudad de Nueva York. Un total de al menos 29 personas resultaron heridas, de las cuales 24 tuvieron que ser hospitalizadas. Los oficiales investigadores creían que la causa era una bomba casera. Un segundo dispositivo de este tipo fue descubierto por las autoridades a cuatro manzanas de distancia.

Más tarde, el mismo 17 de septiembre, a las 9:30 AM, otra bomba de fabricación casera explotó en un contenedor de basura en Ocean Avenue en Seaside Park, Nueva Jersey. A última hora del 18 de septiembre de 2016, múltiples bombas fueron descubiertas dentro de un paquete sospechoso en una estación de Elizabeth, Nueva Jersey. Una de estas bombas fue detonada durante la investigación policial. Ninguno de los incidentes causó ningún lesionado.

El 19 de septiembre, el FBI identificó a un sospechoso, Ahmad Khan Rahami, como autor de todos los incidentes. Fue capturado horas más tarde en Linden, Nueva Jersey, después de un tiroteo.

Entre los métodos utilizados para atrapar al sospechoso de los bombardeos de la ciudad de Nueva York, Ahmad Khan Rahami, estaba la videovigilancia ordinaria, que proporcionó imágenes a los investigadores para desarrollar una descripción del rostro, que luego se transmitió a millones en el área metropolitana. No mucho después, dos personas encontraron a Rahami durmiendo en un callejón en los suburbios de Nueva Jersey y llamaron a la policía.

Su arresto fue una tarea masiva, con oficiales de la ley del Departamento de Policía de la Ciudad de Nueva York, el FBI y un sinnúmero de otras agencias estudiando detenidamente durante horas. Ante esta situación tan crítica, surgen preguntas como: ¿se podría acortar el tiempo de arresto del sospechoso? ¿Qué sucede con los casos más pequeños que no involucran a toda una ciudad en búsqueda de un criminal? ¿Existe algo que se compare a la fuerza de respuesta del FBI de Nueva York?

Sí, existe una solución tecnológica que desbloquea el valor de la videovigilancia al implementar Inteligencia Artificial, una plataforma de reconocimiento facial altamente escalable, potente y segura.

Vision Surviellance — SPOT 2018

Vision Survillance, una plataforma desarrollada por SPOT que integra reconocimiento facial para disuadir proactivamente la violencia y el crimen a escala, igualando 20 millones de caras por segundo en un número ilimitado de ubicaciones, vinculando los rostros analizados, con los datos de la información de los sospechosos (nombre, edad, género). Con Vision Survillance, los departamentos de seguridad públicos o empresariales pueden obtener información posterior a eventos delictivos y asegurar un tiempo de respuesta menor. Los beneficios de Vision son escalables tanto para Departamentos Policiales como para empresas y comercios:

  • Procesamiento de vídeo de cámaras conectadas en red y sistemas de vigilancia privados para apoyar investigaciones.
  • Identificación rápida de personas y/o vehículos, a través de cámaras múltiples, por sus atributos como género, edad, emociones, colores de ropa, placas, colores de vehículos, etc., para identificar de manera precisa a los sospechosos
  • Envío de notificaciones en tiempo real de eventos críticos de seguridad, operación y operativos usando alertas inteligentes.

Los datos son el alma para crear una ciudad moderna e inteligente. El video representa uno de los captadores de data más ricos utilizados, generando flujos masivos de datos que necesitan análisis.

Parque vehicular de San Salvador con Vídeo Análisis Inteligente — SPOT 2018

La Inteligencia Artificial es la clave para convertir esta información en un conocimiento. Está transformando la forma en que capturamos, inspeccionamos y analizamos los datos para impactar todo, desde la gestión del tráfico y el estacionamiento hasta la aplicación de la ley y los servicios de la ciudad.

AI no se detiene. Es una entidad viviente y cambiante con el poder de cambiar a todas las industrias en todo el mundo. A medida que evoluciona, también lo hacemos todos.


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