Emerson Douglas Ferreira

O monitoramento de segurança eletrônica, com o advento da inteligência artificial (IA), está vivendo uma transformação jamais presenciada em sua história. A partir do novo recurso, os sistemas se tornaram mais capazes de antecipar futuras mudanças ou problemas, e lidar com um aumento significativo na demanda ou carga de trabalho, sem os custos equivalentes, e principalmente ser bem mais precisos. Ao prever e diminuir expressivamente os riscos na segurança, ele consegue aumentar a eficiência operacional.

A IA no monitoramento de segurança eletrônica gerou um novo paradigma em razão do posicionamento reativo e dessa nova proteção inteligente e preventiva, que melhora a eficiência da tecnologia e baixa os custos. A inteligência artificial transforma o tradicional monitoramento passivo (vigilância passiva) para ativo (vigilância analítica preditiva), possibilitando que a segurança atue em segundos em vez de minutos como era antigamente.

Houve visivelmente um grande progresso nesse espaço, mas por outro lado também está obrigando mais atenção com a privacidade e atualização contínua. Como nem tudo é perfeito, a nova tecnologia fica mais vulnerável em alguns aspectos como a segurança digital e por isso é preciso cuidados com possíveis ataques cibernéticos.

Fundamentalmente, o monitoramento de segurança eletrônica com IA está sendo sustentado por três algoritmos: reconhecimento facial; detecção de comportamento anômalo; e o de identificação de placas (LPR). Todos trabalham em conjunto para diminuir efetivamente o intervalo entre a ocorrência e a resposta do time de segurança.

Na ferramenta de reconhecimento facial há identificação imediata por meio da comparação em tempo real de rostos com imagens arquivadas no banco de dados (funcionários, visitantes autorizados, pessoas procuradas, e outros mais). Se alguém não autorizado ou suspeito for detectado, o sistema gera um alerta instantâneo. Um exemplo de emprego eficiente poderia ser num aeroporto, quando um indivíduo procurado é identificado na entrada. Antes que o sujeito circule livremente a equipe de segurança é imediatamente acionada.

No caso da detecção de comportamento anômalo há uma análise de padrões de movimento. O algoritmo com visão computacional identifica, por exemplo, comportamentos anormais ou suspeitos, como correr em áreas proibidas, movimentos bruscos ou longa permanência em locais sensíveis. Ao invés de esperar que apareça a ocorrência, o sistema antecipa comportamentos estranhos que possam se tornar uma ameaça. Num shopping center, por exemplo, em que a imagem registra uma pessoa correndo em direção a uma saída de emergência, há a geração de um alerta automático. Ele permite que seguranças verifiquem rapidamente que se trata de uma fuga ou emergência.

A solução de Identificação de Placas (LPR – License Plate Recognition), por seu lado,trabalha com a automatização de controle de acesso.Realiza a leitura eletrônica de placas em estacionamentos, portarias e rodovias. Faz a integração com listas de veículos autorizados ou procurados, reduzindo bastante em comparação com o tempo de checagem manual. Por exemplo, num condomínio, em que um carro não autorizado é detectado na entrada, o portão não abre, enquanto a central recebe um alerta.

A grande vantagem é que essa automação elimina etapas humanas, porque um operador não precisa analisar manualmente registros ou examinar imagens. O sistema inteligente avisa imediatamente a central de monitoramento e pela IA separa eventos irrelevantes daquelas ocorrências mais sérias ou no limite. Esse recurso possibilita que a equipe tenha atenção maior apenas em situações críticas. Alguns sistemas, por sinal, podem também acionar barreiras físicas que bloqueiam acessos ou notificam automaticamente a polícia.

Hoje em dia com a adoção da IA tem havido a redução de falsos positivos em centrais de vigilância. Esses casos perturbadores costumam gerar sobrecarga operacional, deslocamentos desnecessários, custos e principalmente desgaste da equipe de vigilância. No entanto, mesmo com o progresso digital ainda ocorrem erros de configuração dos sensores que favorecem interpretações erradas. É importante, por esse motivo, ajustar a sensibilidade e posicionamento correto para evitar disparos por pequenos movimentos. A utilização de sensores combinados (infravermelho + vídeo) aumenta a confiabilidade.

Para diminuir os falsos positivos em centrais de monitoramento, é importante empregar uma combinação de tecnologia, como inteligência artificial e sensores inteligentes, com uma gestão bem feita, que inclui protocolos bem definidos e treinamento adequado.

Atualmente, os falsos positivos estão em queda porque os sistemas de segurança eletrônica dispõem de análise de vídeo inteligente, ajuste preciso de sensores e protocolos de gerenciamento de alarmes, prevenindo que eventos sem importância possam alarmar a central tais como: movimento de animais ou objetos não perigosos; mudanças de luminosidade como faróis de carros, reflexos e sombras; e também influências das condições climáticas como incidência de chuva, ventos ou movimentação de folhas.

Existem recentes soluções para reduzir falsos positivos a partir da IA e análise de vídeo. Os algoritmos de IA já conseguem discernir com mais exatidão movimentos relevantes daqueles irrelevantes. Passou a ser mais evidente para a tecnologia tipificar um elemento tentando invadir um imóvel de um simples cachorro vagando despretensiosamente por perto. A mudança foi o primeiro avanço para reduzir drasticamente os alarmes incorretos.

A automação e filtragem de eventos (com sistemas modernos que aplicam filtros inteligentes para descartar ruídos operacionais) foi outra forte contribuição para reduzir os falsos positivos. Há agora a integração com bancos de dados (placas autorizadas, rostos cadastrados) que elimina alertas desnecessários. A gestão de alarmes e a capacitação com protocolos mais claros de classificação de eventos auxiliaram os operadores a identificar os alarmes reais. Além disso, com o treinamento frequente da equipe melhorou a tomada de decisão e houve expressiva redução de erros entre os profissionais.

De acordo com publicações especializadas, o mercado nacional já conectou a IA em 64% das soluções de segurança eletrônica, o que significou um faturamento em 2024 de R$ 14 bilhões. Neste momento os desafios dos usuários têm sido o investimento inicial em tecnologia avançada e a constante atualização dos algoritmos para novas situações. Junto com isso procura-se mais o equilíbrio entre sensibilidade e filtragem para se evitar que sejam ignoradas as reais ameaças.  

Emerson Douglas Ferreira é administrador e especialista em inteligência de negócios e inovação com inteligência artificial, auxiliando empresas e executivos na tomada de decisão e transformação digital, atuando na área de TI desde 1989; É CEO e fundador da Meeting Soluções Estratégicas.

Mais informações eferreira@meeting.com.br