YazSis VisionAIUna marca de YazSisYazSis VisionAI es una plataforma de gestión inteligente de cámaras diseñada para las cámaras IP de fábricas, almacenes y centros logísticos. Escenarios como el conteo de personas, la ocupación de zonas, la intrusión en zonas restringidas o el uso de casco y chaleco se definen sin escribir código; los eventos llegan al panel, a las notificaciones y a los informes programados. Por diseño, la imagen se procesa en el servidor de la propia instalación y al sistema central solo llegan datos de eventos. No realiza reconocimiento facial ni identificación de personas.
En desarrolloEl panel de gestión, la API y el agente edge están listos en un prototipo (v0.1) que funciona de extremo a extremo y que hoy trabaja con datos simulados. La señal real de las cámaras y el modelo de detección se activarán con la primera instalación piloto.
Las reglas determinan quién puede ver qué y qué requiere aprobación; un escenario no funciona hasta que se aprueba.
Se crea el árbol de instalaciones, edificios y zonas; las cámaras se añaden una a una o mediante un archivo CSV. La contraseña de la cámara no se muestra en el panel y se guarda cifrada.
Sobre la imagen de la cámara se dibujan la zona prohibida, la línea de conteo, las máscaras y la zona de asientos.
El escenario se configura con plantillas y parámetros, sin escribir código; no funciona hasta que el representante de protección de datos aprueba su finalidad.
El agente edge funciona en la instalación; envía al sistema central datos de eventos y métricas, no imágenes, y si se corta la conexión los acumula localmente. El análisis con cámaras reales comienza con el piloto.
Los eventos dudosos pasan a la cola de revisión; los informes se envían por correo electrónico, limitados a las zonas para las que el destinatario tiene autorización.
Las reglas de la plataforma responden desde el principio a las cinco preguntas más frecuentes sobre la analítica de cámaras.
El reconocimiento facial, la identificación de personas y el seguimiento de personas entre cámaras quedan fuera del alcance de forma deliberada; ante una solicitud así, el asistente de escenarios muestra el aviso «no se realiza».
Todo escenario nuevo se crea pendiente de aprobación; si su alcance se amplía, vuelve a requerir aprobación, y las decisiones quedan en el registro de auditoría.
Por diseño, el análisis se realiza en el servidor de la instalación; el agente edge envía al sistema central solo datos de eventos y métricas.
Los eventos dudosos pasan a aprobación humana; las alarmas por sí solas no deben servir de base para medidas disciplinarias.
La duración mínima, el tiempo de espera entre repeticiones, las horas de silencio, el modo resumen y el escalado reducen las notificaciones innecesarias.
Las etiquetas son honestas: «Funciona en el prototipo» indica que la función opera en el panel con datos simulados; «Llega con el piloto», que se activará con cámaras reales y la puesta en marcha in situ; y «Hoja de ruta», que aún no se ha desarrollado.
Árbol de instalaciones, edificios y zonas; alta de cámaras, importación masiva por CSV, búsqueda y filtrado. La contraseña de la cámara no se devuelve en las respuestas y se guarda cifrada.
Plantillas de intrusión en zona, conteo por línea, ocupación, EPI, tiempo de permanencia y salud de la cámara; asistente de seis pasos.
Cada escenario nuevo queda pendiente de aprobación; solo pueden aprobarlo el representante de protección de datos o un administrador, y si su alcance se amplía, vuelve a requerir aprobación.
Flujo de eventos en directo, filtrado, acciones masivas y marcado de alarma correcta o falsa; los eventos dudosos pasan a aprobación humana.
Reglas según tipo de evento, zona, gravedad y horario; tiempo de espera entre repeticiones, horas de silencio, modo resumen y escalado al grupo superior si un evento no se revisa.
Seis tipos de informe, diarios, semanales y mensuales; se envían por correo electrónico en HTML y Excel, y cada destinatario ve solo las zonas para las que tiene autorización.
Permisos por rol y por zona, registro de auditoría de cada operación de escritura, plazos de conservación configurables y solicitudes de borrado.
El agente de la instalación obtiene la configuración del sistema central, envía los datos de eventos y métricas por lotes y, si hay un corte, los acumula localmente. Hoy funciona en modo simulación.
Las reglas de cruce de línea, ocupación, intrusión en zona, tiempo de permanencia y salud de la cámara están listas y probadas; la primera medición con cámaras reales y el modelo de detección se hará en la instalación piloto.
La parte de escenarios e informes está lista; el modelo de detección necesario se preparará según las condiciones de la instalación piloto. No se comunicarán datos de precisión hasta haberlos medido sobre el terreno.
Difuminado automático de los rostros en las imágenes de eventos antes de guardarlas o compartirlas.
Definir una situación nueva con imágenes de ejemplo; el flujo de recogida de ejemplos, etiquetado y aprobación según la KVKK (la ley turca de protección de datos) ya está en el prototipo, pero el entrenamiento del modelo todavía no.
Las capturas proceden del prototipo en funcionamiento; los flujos funcionan, y las cifras y las imágenes de cámara son simuladas.
Cámaras activas, eventos de hoy, revisiones pendientes, ocupación y estado de los escenarios en una sola pantalla; las cifras son datos simulados.
Es una plataforma de gestión inteligente de cámaras diseñada para las cámaras IP de fábricas, almacenes y centros logísticos. Su objetivo es definir sin escribir código escenarios como el conteo de personas, la ocupación de zonas, la intrusión en zonas restringidas o el uso de casco y chaleco, y seguir los eventos en el panel, en las notificaciones y en los informes programados. Es una marca de YazSis.
El panel de gestión, la API y el agente edge forman un prototipo (v0.1) que funciona de extremo a extremo con datos simulados. La señal real de las cámaras y el modelo de detección se activarán con la primera instalación piloto; los valores de precisión y velocidad se medirán y comunicarán entonces.
No. El reconocimiento facial, la identificación de personas y el seguimiento de personas entre cámaras quedan fuera del alcance de forma deliberada. El difuminado automático de rostros en las imágenes está en la hoja de ruta; hoy el agente edge no envía imágenes al sistema central.
Por diseño, el análisis se realiza en el servidor de la instalación y el agente edge envía al sistema central solo datos de eventos y métricas. El envío de imágenes a una IA en la nube está desactivado por defecto; activarlo requiere una aprobación explícita y queda en el registro de auditoría.
El objetivo es trabajar con las cámaras IP existentes que ofrecen una transmisión RTSP. Qué cámaras son adecuadas, su ángulo de visión y su resolución se comprueban cámara por cámara en la fase de exploración previa al piloto. La grabación permanece en su grabador actual (NVR); VisionAI no lo sustituye.
Escríbanos desde el formulario de contacto eligiendo el asunto «YazSis VisionAI». Revisaremos juntos su instalación, su infraestructura de cámaras y sus escenarios prioritarios, y hablaremos del alcance del piloto.
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