Virtus AI ™

Crime Prediction™

Cognitive Video Surveillance™

Citizens' Network™

Crime Prediction™

Predecir mediante el uso de Machine Learning la probabilidad de ocurrencia de un delito, en un lugar particular, en un día particular y en un rango de tiempo.

DESAFÍOS

• Falta de indicadores estratégicos para analizar patrones de delincuencia.

• Predecir crímenes para reducir la inseguridad.

• Desplegar estratégicamente el cuerpo de policía.

Soluciones

• Identificación y segmentación de las zonas según su nivel de riesgo.

• Modelo de predicción para identificar la probabilidad de ocurrencia de un delito.

Cognitive Video Surveillance™

A pesar de los enormes costos y potencial, estos recursos están muy subutilizados

Sin análisis de video cognitivo

• El monitoreo humano del video en vivo es muy costoso e ineficiente

• Atención humana limitada a 4-9 pantallas

• 4 pantallas = 80% y 9 pantallas = 40%

• Fatiga del operador (<5% de eventos después de 20 minutos)

• Menos del 1% del video es visto por ojos humanos

Con análisis de video cognitivo

• El sistema prioriza la atención del operador

• Solo deben confirmarse los 'eventos probables'

• El tipo de evento y la ubicación se resaltan en la imagen.

• Número de transmisiones por operador limitado por las tasas de alertas falsas

• Por ejemplo, 1,200 transmisiones @ 1 alerta falsa / 24 horas

Citizens' Network ™

A través de una aplicación móvil (es decir, Kaizala), los ciudadanos utilizan tarjetas de acción para denunciar posibles delitos.

Los comentarios de los ciudadanos alertan a las fuerzas policiales.

Crímenes no reportados ahora son reportados. (es decir, estadísticas y análisis)

TESTIMONIOS

"Ya no podemos manejar la información de la manera tradicional, es con herramientas tecnológicas como Analytikus que hemos logrado tener éxito [...]"

Lic. Jorge Amador / Director de Seguridad en Neza