Análisis de vídeo con IA avanzada

Hypersensor es la tecnología propietaria de Flame que transforma las cámaras de seguridad existentes en sensores analíticos de alto rendimiento mediante software de IA. A diferencia de los sensores de conteo dedicados (infrarrojos, térmicos, estereoscópicos) que requieren hardware específico por punto de conteo a 500-2.000 EUR por unidad, Hypersensor funciona con cámaras IP estándar y sensores de conteo de personas que la mayoría de los establecimientos ya tienen instalados. La IA procesa flujos de vídeo para extraer múltiples métricas simultáneamente: People Counting, análisis de flujo, tiempo de permanencia y Zones analytics, todo desde una única cámara. Esto reduce drásticamente el coste de despliegue y permite escalar a cientos de ubicaciones rápidamente, como demuestra el despliegue de un gran retailer de combustible en más de 1.000 estaciones de servicio y una red de espacios físicos en múltiples sedes.

Hypersensor alcanza más de un 99 % de precisión en People Counting, igualando o superando los mejores sensores estereoscópicos dedicados y superando significativamente a los infrarrojos (85-90 %) y térmicos (80-90 %). La clave es el modelo de aprendizaje profundo entrenado con millones de escenarios reales —desde centros comerciales concurridos hasta espacios físicos y tiendas— adaptándose a las condiciones específicas de cada instalación. Hypersensor gestiona escenarios complejos que causan errores en sensores convencionales: grupos compactos, personas con bolsas grandes, carritos de bebé, sillas de ruedas y contraflujos en entradas estrechas. La precisión se valida mediante auditorías de campo trimestrales en las instalaciones de los clientes, incluyendo retailers líderes, operadores de centros comerciales y organizaciones que gestionan espacios físicos.

Sí. Hypersensor incluye un módulo de exclusión de personal que aprende a identificar los patrones de movimiento típicos de los empleados —zonas de acceso restringido, movimientos repetitivos, presencia prolongada en áreas de trabajo— y los excluye automáticamente de los recuentos de visitantes. Esto no se basa en reconocimiento facial ni identificación personal, sino en el análisis de patrones de comportamiento por zona. Alternativamente, se pueden definir zonas de exclusión (almacenes, áreas de personal) donde todo el movimiento se descuenta. Para organizaciones con equipos variables o numerosos —ya gestionen espacios físicos, cadenas de tiendas o centros comerciales— la combinación de exclusión por zonas y por patrones de comportamiento proporciona los resultados más fiables.

Hypersensor escala sin límites prácticos de cámaras. La arquitectura es distribuida: cada cámara se procesa como un flujo independiente, permitiendo añadir cámaras de forma incremental sin afectar al rendimiento del sistema. En producción, Flame gestiona simultáneamente miles de flujos de cámara en toda su red de clientes. Para un despliegue individual, el dimensionamiento se adapta a las necesidades: desde 2-4 cámaras en una pequeña tienda hasta más de 100 cámaras en un gran centro comercial, pasando por las más de 1.000 ubicaciones de un gran retailer de combustible. El procesamiento en la nube escala automáticamente. Para clientes que prefieren procesamiento local (edge computing), Flame proporciona dispositivos de procesamiento que gestionan 8-16 cámaras por unidad, apilables según necesidad.