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Detección de Amenazas

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Visión por Computadora y Biometría

Detección de Amenazas

Sistema de detección de armas y amenazas con YOLO y machine learning on-device que envía alertas en tiempo real con evidencia visual para respuesta inmediata.

En Números

99%

Precisión de Detección

100ms

Velocidad de Inferencia

24/7

Monitoreo Continuo

1%

Tasa de Falsos Positivos

Cómo Funciona

Implementación del Sistema de Detección

01

Evaluación de Seguridad

Analizamos la infraestructura existente de cámaras y definimos los puntos críticos de monitoreo.

02

Despliegue de Modelos

Instalamos y configuramos los modelos YOLO en los dispositivos de procesamiento local.

03

Configuración de Alertas

Definimos los protocolos de respuesta, destinatarios de alertas y umbrales de confianza.

04

Pruebas y Calibración

Realizamos simulacros controlados para validar precisión y tiempos de respuesta del sistema.

Lo Que Entregamos

Detección YOLO en Tiempo Real

Modelos YOLO optimizados para identificar armas de fuego, cuchillos y objetos amenazantes en video en vivo.

ML On-Device

Procesamiento directamente en el dispositivo de captura para latencia mínima y funcionamiento sin conexión a internet.

Alertas con Evidencia Visual

Notificaciones instantáneas que incluyen la imagen del evento detectado para evaluación inmediata.

Pipeline NMS Optimizado

Non-Maximum Suppression que elimina detecciones duplicadas para reportar solo amenazas reales con alta confianza.

Monitoreo Multicámara

Supervisión simultánea de múltiples cámaras con priorización inteligente de alertas por nivel de riesgo.

Registro de Incidentes

Bitácora automática con timestamp, ubicación, tipo de amenaza y evidencia visual para cada detección.

Casos de Uso

Casos de Uso de Detección de Amenazas

1

Seguridad Escolar

Monitoreo de entradas y áreas comunes para detectar objetos peligrosos y activar protocolos de seguridad automáticamente.

2

Vigilancia en Comercios

Detección de amenazas en tiendas, bancos o centros comerciales con alerta inmediata a seguridad privada.

3

Monitoreo de Eventos Masivos

Supervisión de estadios, conciertos o convenciones para identificar amenazas antes de que escalen.

Stack Tecnológico

YOLOv8TFLiteNMS PipelineMailgunFirebaseOn-Device ML

Industrias que atendemos con esto

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Listo para comenzar?

Hablemos de cómo esta solución se adapta a tu negocio.

¿Qué es la detección de amenazas con visión por computadora?

La detección de armas con IA aplica modelos de visión por computadora —principalmente arquitecturas como YOLO— para analizar el flujo de video de cámaras CCTV en tiempo real e identificar objetos peligrosos: armas de fuego, armas blancas u otros elementos de riesgo definidos por el cliente. A diferencia de la videovigilancia tradicional, donde un operador humano debe monitorear decenas de monitores simultáneamente, la analítica de video automatizada revisa cada fotograma de forma continua y genera una alerta instantánea cuando detecta una amenaza potencial. En AISDC desarrollamos soluciones de seguridad con inteligencia artificial adaptadas a las necesidades específicas de cada instalación, sin depender de hardware propietario ni de plataformas cerradas.

Casos de uso: dónde se aplica la detección de objetos peligrosos

La detección de objetos peligrosos mediante analítica de video tiene aplicación práctica en múltiples entornos. En escuelas y universidades permite monitorear accesos y pasillos para generar alertas tempranas ante la presencia de armas. En comercios y centros comerciales refuerza la seguridad en cajas, estacionamientos y bodegas. En plantas industriales y bodegas logísticas protege zonas restringidas donde el ingreso de ciertos objetos representa un riesgo operativo. En eventos masivos y recintos deportivos apoya al personal de seguridad en puntos de acceso con alto flujo de personas. En todos estos contextos, la videovigilancia inteligente actúa como una capa adicional de alerta, no como el único mecanismo de control.

¿Cómo funciona la integración con tu sistema CCTV existente?

El proceso comienza conectando el software de analítica de video a las cámaras IP o DVR/NVR que ya tiene instaladas la organización, sin requerir reemplazar el hardware existente en la mayoría de los casos. El modelo YOLO procesa cada fotograma del flujo de video e identifica objetos dentro de categorías previamente definidas. Cuando la confianza de detección supera un umbral configurable, el sistema emite una alerta en tiempo real: notificación en pantalla, mensaje a dispositivo móvil o activación de protocolo de respuesta según la integración diseñada. En AISDC construimos pipelines de inferencia optimizados para correr en servidores locales (edge computing) o en nube privada, según los requisitos de latencia, conectividad y presupuesto del cliente.

Consideraciones importantes antes de implementar

La seguridad con inteligencia artificial no elimina los falsos positivos; objetos con forma similar a un arma —una herramienta, un paraguas— pueden generar alertas incorrectas. Por eso cada implementación requiere una fase de ajuste (fine-tuning) con imágenes representativas del sitio específico para reducir estos casos al mínimo aceptable. Es fundamental entender que este sistema augmenta, no reemplaza, al personal de seguridad humano: la decisión de actuar siempre recae en personas capacitadas. Además, cualquier despliegue de analítica de video debe contemplar políticas de privacidad claras, cumplimiento de la normativa local aplicable y comunicación transparente con los usuarios del espacio vigilado.

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