Analítica de comportamiento
LAVA Behaviour
Analítica de comportamiento
LAVA Behaviour
La analítica de Lanaccess con más casos de uso.
- Intrusión
- Cruce de línea/s
- Merodeo
- Gestión de colas
- No presencia
- Conteo
- Personas en vías
- Persona o vehículos en pasos a nivel
- Paso en tornos
Detección de
comportamientos
sospechosos
Detección de comportamientos sospechosos
Alertas de seguridad
En el ámbito de la seguridad, LAVA Behaviour utiliza algoritmos avanzados para identificar y analizar patrones de comportamiento en tiempo real.
Esto facilita una respuesta inmediata.
Detecta individuos que sobrepasan una línea virtual. El sistema identifica la intrusión en tiempo real, activando la alerta de cruce de línea.
Discrimina personas de animales en imágenes con poca calidad y entornos de baja iluminación.
Detecta la apertura de una salida de emergencia en un supermercado, identificando en tiempo real el acceso indebido y activando automáticamente la alerta para que el personal de seguridad intervenga de inmediato.
Detecta intrusiones en zonas restringidas delimitadas por un perímetro virtual, incluso en cámaras fisheye, sin necesidad de transformar la imagen.
Detecta a personas merodeando en zonas con artículos de alto valor de un supermercado, activando la alerta por comportamientos sospechosos que suelen acabar en hurtos.
Detecta a una persona merodeando en una zona de paso con acceso a áreas restringidas, activando la alerta por comportamiento sospechoso antes de que se produzca una intrusión.
Detecta una situación de pernocta en el vestíbulo de un cajero automático, activando la alerta para que seguridad pueda intervenir y garantizar el uso adecuado y seguro del espacio.
Optimización de recursos
Eficiencia operativa
Aplicado a la analítica de negocio, el algoritmo permite recopilar datos que contribuyan a mejorar la experiencia del usuario y la eficiencia operativa del negocio.
Mediante la detección de personas agrupadas en zonas concretas, la analítica es capaz de calcular el tiempo de espera y generar alertas en tiempo real cuando se superan ciertos umbrales.
Esto ayuda a optimizar la atención al cliente, reducir los tiempos de espera, y a tomar decisiones basadas en datos históricos sobre horarios punta.
Identifica la ausencia de personas en zonas donde debería haber alguien siempre, como una línea de fabricación, un puesto de vigilancia, una caja activa o una recepción.
Permite conocer en tiempo real cuántas personas entran, salen o se encuentran en una zona determinada.
Esta información es clave para gestionar capacidades máximas, optimizar la asignación de recursos, medir el rendimiento de campañas o identificar patrones de comportamiento.
Además, se obtienen datos históricos valiosos para mejorar la planificación operativa y comercial.
Menos accidentes e intrusiones
Entornos ferroviarios
Este algoritmo de analítica aplicado al entorno ferroviario monitoriza áreas críticas como vías, tornos y pasos a nivel, detectando situaciones no deseadas en tiempo real.
Alerta sobre la presencia de personas o vehículos detenidos en los pasos a nivel y alrededores, para prevenir accidentes y fortalecer la seguridad en las estaciones desatendidas.
Alerta sobre la presencia de personas en las vías, para prevenir accidentes y fortalecer la seguridad en las vías de tren.
Supervisa y controla el acceso a través de tornos, evitando fraudes.
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