Entrevista a Jorge Ferreira, do centro de competência de videovigilância da IBM.
A videovigilância “é uma área recente na IBM mas tem um posicionamento diferente”, afirma Jorge Ferreira, o responsável nacional do centro de competência de videovigilância da companhia.
Ela é desenvolvida em parceria nas aplicações de vídeocâmaras, controlo de acessos e de perímetros ou na detecção de incêndios. No primeiro caso, com a solução de monitorização de vídeo “Real Time Video Monitoring System”, é possível programar eventos de forma flexível e adoptar vários módulos como a captura e reconhecimento facial que “não é totalmente fiável, é um meio de auxílio”, reconhece aquele responsável. Nos Estados Unidos, algumas escolas usam-no para identificar traficantes de droga. Serve ainda para o reconhecimento de matrículas, com uma “taxa elevadíssima de 95% a 150 quilómetros/hora”, ou para o reconhecimento de contentores ou de outros objectos com identificadores.
Outra solução, mais dedicada à análise inteligente de vídeo (a denominada “video analytics”) é da exclusiva responsabilidade da IBM e serve para detectar comportamentos fora do normal. Numa recente demonstração pública, Jorge Ferreira demonstrou com este vídeo (de que já existe uma nova versão) como o ser humano pode ser facilmente “enganado”.
“É o não expectável, o inesperado, que é um problema”, sublinha, antes de demonstrar a Smart Surveillance Solution que, a partir da análise aos pixéis da imagem, “é como um motor de busca quando não se sabe onde obter informação”.
Esta solução permite buscas “a posteriori” da gravação, com modificação de parâmetros (tamanho, velocidade, direcção, zona do ecrã), e é “15 a 30 vezes mais rápida do que ver o vídeo todo”, assegura.
Em entrevista, aquele responsável
COMPUTERWORLD – O que levou a empresa a apostar na vídeovigilância?
JORGE FERREIRA – A IBM não era um player deste mercado, era um integrador, mas desde há uns anos que lançámos produtos próprios. Quando a IBM os decidiu lançar numa área que era vasta, tinha várias componentes que poderiam ser endereçadas, e resolveu – foi a estratégia da companhia – focar e especializar-se em determinadas áreas que estivessem mais relacionadas com a componente de TI, que cada vez mais se integrasse com a componente de TI e onde pudéssemos acrescentar valor, trazer inovação às soluções.
Identificámos o vídeo como sendo uma área crítica, a área de “video analytics” (de análise de vídeo inteligente), onde há cada vez mais algoritmos e é preciso desenvolver algoritmos sobre o vídeo para analisar e interpretar a informação que está no vídeo. Era algo que sentíamos como fabricante de storage porque reconhecemos que cada vez mais as soluções de vídeovigilância requerem mais storage, cada vez mais os clientes pedem mais definição das imagens, mais imagens por segundo mas depois não têm capacidade de as processar. Assim não é possível retirar valor das imagens gravadas.
CW – Estavam numa situação óptima porque sabiam o que os clientes queriam e para a qual eles não tinham solução.
JF – Exactamente
CW – Em que ano começaram?
JF – Em 2006.
CW – Que tipo de clientes têm em Portugal, em que sectores estão e quais os que têm mais potencial?
JF – Refere-se a Portugal mas onde nós vemos, mesmo internacionalmente, uma grande adesão – até dentro da nossa estratégia de Smarter Planet – é nas Smart Cities, são as cidades inteligentes e cada vez mais assistimos a isso em Portugal. Por exemplo, temos cada vez mais uma grande discussão sobre a gravação de imagens em locais públicos por autoridades.
Mas onde estamos muito é na banca, no retalho (com projectos em mais de 800 lojas, por exemplo no Canadá).
Repare, não temos muitos anos de presença no mercado mas temos é uma presença reflectiva. O objectivo da IBM é dar valor à solução: se um cliente deseja uma solução de vídeo que permita gravar e reproduzir, sem mais nenhum requisito, nós não lhe acrescentamos nenhum valor, portanto não faz tanto sentido participar neste tipo de projectos. Onde nós queremos participar é onde nós podemos trazer valor, onde o cliente reconhece que a IBM pode trazer valor para as suas operações, à sua segurança.
CW – No “video analytics”, quais são as áreas com mais potencial e menos exploradas?
JF – Volto a frisar a parte do Smart Cities, é uma área vastíssima porque é onde não se pode ter soluções intrusivas, não pode entregar um “chip” a um cidadão e dizer “agora vou controlar por onde passa ou não passa”.
CW – Posso usar o bilhete de identidade ou soluções de sensores, não preciso do vídeo.
JF – Pode, é verdade, e se usar essas soluções até vai ter mais fiabilidade – mas posso entregar o cartão a outra pessoa. Há outros casos: tipicamente, quando um ladrão foge de carro, as pessoas não decoram a matrícula do carro porque é mais difícil de decorar do que a cor, o modelo, o tamanho do veículo. Portanto, podemos fazer buscas mais por esses parâmetros e não pelos parâmetros facilmente identificáveis de determinado objecto. É algo que vemos como muito útil para os nossos clientes.
No limite, estamos a falar de todos os sistemas de videovigilância onde um cliente precisa de identificar uma imagem específica em determinada altura do tempo e não sabe em que período é que ocorreu. Até na banca, quando a polícia quer ver imagens de um dia. A banca não entrega as imagens desse dia porque são várias horas, é muito vídeo. O que a banca responde, tipicamente, é para lhe dizerem qual o período. Mas a polícia não sabe a que horas a pessoa entrou e isto não é explorado porque não há soluções para identificar a imagem específica de que a polícia está à procura.
CW – Em que outras áreas pode ser usada a tecnologia, por exemplo na análise da performance de jogadores?
JF – É possível, não temos nenhum projecto nessa área. Temos tido mais na segurança mas tem mais aplicações. Podemos identificar o número de pessoas que entraram ou saíram de um edifício, o caminho que as pessoas percorreram – para identificar o padrão dentro de uma loja – que do ponto de vista de marketing garanto que é algo que eles procuram, a gestão de tráfego, que é uma área onde temos de evoluir mais porque de certeza que vai haver necessidades a esse nível. Já há e a solução já o permite mas massificar este tipo de aplicação não é fácil.
CW – A solução não devolve muitos falsos positivos?
JF – Depende do que estivermos a analisar. Se eu quero identificar uma pessoa com uma camisa amarela, o que vamos definir no sistema é que vamos à procura de pessoas que tenham mais de x por cento de amarelo na sua roupa. Se forem as calças, também vai aparecer. É natural que apareçam falsos positivos mas depende das situações mas o que tem são “thumbnails” [galeria de pequenas imagens] onde vê se a camisola é branca ou amarela. Já não vai procurar aquele [segmento de vídeo com a camisola branca], passa para o seguinte. Portanto, a busca é muito rápida. O operador a fazer a análise é muito rápido.
Se queremos identificar se um carro fica parado num local, a taxa de sucesso é enorme, o número de falsos positivos é muito baixo porque temos uma região [no ecrã, que pode ser delimitada] muito maior.
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