Sistema de Videovigilancia Inteligente

Documento Técnico de Requisitos
Sistema de Videovigilancia Inteligente con IA

Detección inteligente de comportamientos anómalos en tiempo real

1. Objetivo General

Desarrollar un sistema de videovigilancia capaz de detectar movimiento, comportamientos anómalos y posibles intenciones de robo en tiempo real, utilizando cámaras y modelos de inteligencia artificial (IA) integrados en una arquitectura escalable y ética.

2. Alcance del Sistema

👤 Detección Humana

Identificación de movimiento humano en escena.

🎯 Análisis de Comportamiento

Identificación de patrones sospechosos.

⚠️ Alertas Tempranas

Generación automática para revisión humana.

📹 Monitoreo en Vivo

Visualización en tiempo real y clips históricos.

📊 Escalabilidad

Soporte de 1 a 100 cámaras.

🔒 Privacidad y Ética

Cumplimiento normativo y anonimización.

3. Requisitos Funcionales

Código	Requisito	Descripción
RF1	Detección de movimiento	Detectar y registrar movimiento humano en el campo de visión.
RF2	Seguimiento de personas	Mantener ID temporal de cada persona (tracking).
RF3	Análisis de comportamiento	Extraer patrones de tiempo, velocidad e interacción.
RF4	Estimación de riesgo	Calcular probabilidad de intención sospechosa.
RF5	Generación de alertas	Enviar alerta cuando se supere umbral de riesgo.
RF6	Registro de eventos	Guardar clips (10s antes/después) y metadatos.
RF7	Interfaz de usuario	Panel web/móvil para visualización.
RF8	Validación humana	Confirmar o descartar alertas.
RF9	Aprendizaje continuo	Reentrenamiento con datos confirmados.
RF10	Privacidad	Anonimización opcional de rostros.

Requisitos No Funcionales

Categoría	Requisito
Rendimiento	Inferencia < 300 ms por frame.
Escalabilidad	Soporte para 1-100 cámaras.
Confiabilidad	Disponibilidad > 95%.
Seguridad	Comunicaciones cifradas (TLS).
Explicabilidad	Cada alerta incluye razones activadas.
Mantenibilidad	Código modular y contenedorizado (Docker).

4. Arquitectura General

Esquema Funcional

[Cámara IP/USB]
   ↓
[Dispositivo Edge]
   ├─ Detección de movimiento
   ├─ Detección de personas/objetos
   ├─ Seguimiento (tracking)
   ├─ Análisis temporal y de riesgo
   ↓
[Servidor Central / Nube]
   ├─ Recolección de alertas
   ├─ Dashboard de monitoreo
   ├─ Reentrenamiento de modelos
   └─ API de reportes e integración

Componentes Principales

• Cámara IP o USB: Resolución 1080p mínimo, compatible ONVIF.
• Dispositivo Edge: NVIDIA Jetson, Raspberry Pi + Coral TPU.
• Servidor Central / Nube: Para almacenamiento, entrenamiento y dashboard.

Módulos de Software

• Captura y decodificación de video.
• Detector de objetos (YOLOv8/YOLOv7).
• Seguimiento (DeepSORT/ByteTrack).
• Análisis de comportamiento (modelos temporales: LSTM o Transformer).
• Motor de alertas.
• Interfaz web y API REST.
• Módulo de auditoría y reportes.

5. Requisitos de Hardware

Elemento	Especificación Mínima	Recomendado
Cámara	1080p, 30fps, visión nocturna, ONVIF.	4MP PoE con IR.
Edge Device	4GB RAM, CPU Quad-Core.	NVIDIA Jetson Xavier NX / Orin NX.
Almacenamiento Local	128 GB SSD.	512 GB SSD.
Red	Ethernet (PoE preferible).	Ethernet + redundancia.
Servidor Central	8 vCPU, 16 GB RAM.	GPU (T4/A2000), 32 GB RAM.
Energía	UPS local.	UPS + energía solar opcional.

6. Stack Tecnológico

Componente	Tecnología
Sistema Operativo	Ubuntu 22.04 LTS.
Detección IA	PyTorch / YOLOv8 (ONNX export).
Seguimiento	DeepSORT / ByteTrack.
Pose Estimation	MediaPipe.
Modelos Temporales	PyTorch LSTM / Transformer.
Inferencia Optimizada	TensorRT / ONNX Runtime.
Backend API	FastAPI o Django REST Framework.
Base de Datos	PostgreSQL / TimescaleDB.
Mensajería	MQTT / Kafka.
Almacenamiento Multimedia	MinIO / S3.
Dashboard	React / Next.js.
Contenedores	Docker.
Monitoreo	Prometheus + Grafana.

Stack de Desarrollo Completo

Lenguaje principal: Python 3.10+.

Frameworks: PyTorch, FastAPI, React.

Base de datos: PostgreSQL.

Infraestructura: Docker + Docker Compose.

7. Componentes de Inteligencia Artificial

Tipo de Modelo	Función	Tecnología
Detección de objetos	Identificar personas u objetos.	YOLOv8 / YOLOv7-tiny.
Pose Estimation	Capturar posturas o gestos.	MediaPipe / OpenPose.
Tracking	Mantener ID único por persona.	DeepSORT / ByteTrack.
Análisis Temporal	Detectar comportamientos anómalos.	LSTM / GRU / Transformer.
Detección de Anomalías	Calcular score de riesgo.	Autoencoder / Isolation Forest.
Clasificación	Etiquetar "sospechoso" o "normal".	Clasificador supervisado PyTorch.

Pipeline de Inferencia

Frame recibido →
  Detector YOLO →
    Tracker DeepSORT →
      Extracción de features temporales →
        Modelo temporal (LSTM / autoencoder) →
          Score de riesgo →
            Alerta si score > umbral

Requisitos de Rendimiento

Elemento	Mínimo	Recomendado
FPS procesados	10 fps.	20-30 fps.
Latencia de inferencia	< 500 ms.	< 200 ms.
Memoria RAM Edge	4 GB.	8-16 GB.
Uso CPU	< 80%.	< 60% promedio.
Falsos positivos	< 5%.	< 2%.

8. Seguridad y Privacidad

Medidas de Seguridad Técnica

• Procesamiento local: Video procesado en edge siempre que sea posible.
• Cifrado: Transmisión cifrada con TLS 1.3.
• Autenticación: JWT o OAuth2 con roles (operador, admin).
• Auditoría: Logs y auditorías de acceso firmados con SHA256.
• Anonimización: Módulo de blur de rostros en tiempo real.
• Eliminación automática: Clips borrados tras X días (configurable).
• Firewall: Segmentación de red.

Consideraciones Éticas y Legales

Aspectos Críticos:

• Cumplimiento de normativas locales sobre videovigilancia y protección de datos.
• No identificación facial salvo autorización explícita.
• Supervisión humana obligatoria antes de acciones críticas.
• Auditorías periódicas para revisar sesgos o errores sistemáticos.
• Transparencia en el uso del sistema.

9. Plan de Implementación

Fase 1: Prototipo Básico

Objetivo: Detección de movimiento + alertas.

Entregables: Sistema funcional con detección básica.

Fase 2: Seguimiento e Interfaz

Objetivo: Tracking + Dashboard.

Entregables: Panel web con visualización en tiempo real.

Fase 3: Modelo de Comportamiento

Objetivo: Entrenamiento con datos reales.

Entregables: Modelo de análisis temporal funcional.

Fase 4: Validación Piloto

Objetivo: Métricas de rendimiento y feedback.

Entregables: Reporte de pruebas y ajustes.

Fase 5: Despliegue y Mantenimiento

Objetivo: Monitoreo, seguridad, reentrenamiento.

Entregables: Sistema en producción.

Métricas de Evaluación

• Precisión detección movimiento: >95%.
• Falsas alertas por hora: <2.
• Latencia total (detección + alerta): <1 segundo.
• Disponibilidad del sistema: >95%.
• Uso de CPU en edge: <80% sostenido.

10. Flujo de Operación

1. La cámara envía video al dispositivo edge.
2. El modelo detecta personas y su movimiento.
3. Se realiza seguimiento (tracking) de cada persona.
4. El módulo de análisis evalúa patrones y genera score de riesgo.
5. Si el score supera el umbral → se genera alerta y clip.
6. El operador revisa, confirma o descarta.
7. Los eventos confirmados retroalimentan el sistema.

11. Mantenimiento y Soporte

Estrategias de Mantenimiento

• Actualizaciones de software: Parches de seguridad y mejoras de rendimiento.
• Reentrenamiento de modelos: Cada 6 meses o ante cambios significativos en el entorno.
• Monitoreo continuo: Uso de herramientas como Prometheus y Grafana.
• Soporte técnico: Disponible 24/7 para incidencias críticas.

Plan de Contingencia

• Backup automático: Copias de seguridad diarias de datos críticos.
• Redundancia: Servidores en diferentes ubicaciones geográficas.
• Protocolos de emergencia: Procedimientos documentados para fallos del sistema.

12. Conclusiones y Recomendaciones

El sistema de videovigilancia inteligente propuesto representa una solución avanzada para la detección de comportamientos sospechosos en tiempo real. Su implementación debe realizarse en fases, asegurando que cada componente funcione correctamente antes de proceder a la siguiente etapa. Se recomienda:

• Realizar pruebas piloto en entornos controlados antes del despliegue completo.
• Capacitar al personal en el uso del sistema y en la interpretación de alertas.
• Mantener una comunicación constante con los stakeholders para ajustar el sistema según sus necesidades.
• Evaluar periódicamente el rendimiento y realizar mejoras continuas.

Sistema de Videovigilancia Inteligente con IA - Documentación Técnica

Versión 1.0 - 2025