Veja como as tecnologias de Video Analytics têm se destacado entre a miríade de plataformas de Internet das Coisas.

Por: Paulo Henrique Pichini

Embora o termo IoT apresente uma amplitude infinita, em linhas gerais a Internet das Coisas/Internet of Things é o processo de sensorização (sensing) de coisas e de pessoas. Quando o sensor IoT está conectado à nuvem e organizado em uma amostra satisfatória, transforma se em uma brigada.

A brigada IoT é formada por “fileiras” de dispositivos (“soldados” IoT) que podem ser analisadas e empregadas a partir de uma visão unificada. É sobre esta brigada que podemos gerar análises estatísticas que serão consolidadas em dashboards de tomadas de decisão.

Segundo o Gartner hoje, a cada segundo, 65 novos dispositivos se conectam à rede nos grandes mercados globais.

Sensores em cada uma das coisas estão sendo desenvolvidos e inventados para facilitar a conexão a diferentes meios de comunicação, além de baixar o custo de implementação. Os sensores mais comuns como RFID (ativo e passivo), Beacon (Bluetooth), QR Code, NFC e outros têm sido implementados em larga escala nas coisas.

Estudos complexos devem ser os responsáveis por definir o melhor sensor para cada dispositivo, além de indicar os resultados esperados de cada tecnologia em cada vertical de mercado. Hoje, o mercado conta com um leque de opções que vai de sensores de temperatura e pressão até sensores de cidades inteligentes. Cada uma dessas tecnologias tem seu papel e sua característica específica.

Um tipo de tecnologia, no entanto, tem se destacado entre a miríade de plataformas IoT: Video Analytics.

A substituição do tradicional tráfego de dados, voz e imagem na Internet pelo tráfego de vídeo reforça essa tendência. Um levantamento feito pela Cisco em junho deste ano aponta que, até 2020, 80% do tráfego na Internet será composto por vídeo.

A mesma pesquisa indica que, em 2020, a cada segundo, cerca de 1 milhão de minutos de conteúdo em vídeo será publicado na Net. Grandes iniciativas de grandes vendors do mercado apontam para o desenvolvimento contínuo de soluções de Vídeo Analytics, Realidade Virtual e Realidade Aumentada. Vide a compra da Oculus pelo Facebook, o estrondoso sucesso do jogo de Realidade Aumentada Pokemon Go, etc.

Isso significa que as soluções baseadas em vídeo serão as principais responsáveis por sensoriar tanto coisas como pessoas.

Pensar em IoT exige que compreendamos que essa tecnologia é constituída por dois mundos diferentes: o IoT das coisas conectadas e o IoT das pessoas conectadas. Há uma estreita relação entre sensoriar pessoas e o uso da tecnologia de Video Analytics.

Em relação à monitoração das coisas, veremos objetos recebendo os mais variados sensores possíveis. Isso inclui soluções de vídeo que conseguem detectar o número de carros que passam numa estrada e, ao mesmo tempo, calcular estatísticas organizadas por cor, modelo e placa dos veículos monitorados. Em alguns casos, será a tecnologia RFID que irá identificar as características dos carros em questão.

A tecnologia IoT aplicada a pessoas, por outro lado, é ainda mais instigante.

É o caso de soluções de Video Analytics capazes de identificar as pessoas, individualizá-las, definir sexo, idade estimada, estado de humor e, a partir daí, cruzar esses dados com o perfil da pessoa nas redes sociais e passar a acompanhar o comportamento da pessoa, onde quer que ela esteja. Este sensor de pessoas era, no passado, definido pelo aparelho móvel do usuário, quer fosse o celular, o tablet, etc.

Hoje, esse papel é representado por soluções de Video Analytics plenamente capazes de mapear um ser humano e individualizar essa pessoa com ajuda da social media. Isso pode ser feito sem que seja necessário usar os sensores baseados em dispositivos móveis ou chip digital. Tudo é realizado a partir da análise das imagens em vídeo da pessoa.

Essa revolução tecnológica esbarra em discussões sobre privacidade e segurança.

A maior parte dos países, incluindo o Brasil, conta com legislação que protege o direito de divulgação na TV ou na Internet de imagens em vídeo de uma pessoa. Não existe ainda nada parecido para evitar que a imagem em vídeo de uma pessoa – imagem coletada por dispositivos IoT – seja submetida a análises detalhadas para fins de mercado.

Já vivemos a era do IoT, seja o IoT aplicado a coisas, seja o IoT aplicado a pessoas. Os sensores de coisas funcionam de 1 para “n”. O número “1” representa cada coisa, cada objeto que precisa ter sua própria etiqueta RFID ou NFC ou QR Code para poder ser “sensorizado”. Isso é o que habilita esse objeto a ser monitorado por “n” leitores.

As soluções IoT de Video Analytics vão por outro caminho. Neste caso, encontramos a relação “n” para “n”. O primeiro “n” representa um número indefinido de seres humanos que podem ser monitorados simultaneamente por “n” dispositivos de Video Analytics, em geral câmeras de gravação e análise de imagens. Neste modelo de sensorização, cada ser humano é um sensor vivo que ativa e atrai câmeras inteligentes capazes de cruzar dados com redes sociais, rastrear pessoas e chegar a deduções muito refinadas.

Podemos dizer, portanto, que, hoje, cada pessoa é um sensor inteligente. Mesmo sem saber.

Fonte: CIO

Texto original:
http://computerworld.com.br/cada-pessoa-e-um-sensor-iot