Quello della videosorveglianza è uno dei settori che si è evoluto più velocemente. In una manciata di anni si è passati dalla semplice attività di rilevamento per motivi di sicurezza fisica, alla necessità di analizzare e filtrare una quantità di dati tale da richiedere l'apporto dell'Intelligenza Artificiale e del machine learning.

Ormai si parla di telecamere per le safe city nell'ambito delle smart city, del monitoraggio del traffico connesso ai sistemi di Intelligenza Artificiale per la prevenzione di ingorghi. Di prevenzione del crimine e dell'integrazione ormai diffusa della videosorveglianza digitale con componenti infrastrutturali degli edifici o degli spazi pubblici. Per non parlare del monitoraggio sanitario correlato alla pandemia da COVID-19 con il controllo di assembramenti, mascherine eccetera.

Un mercato in forte crescita

La possibilità di estrarre quanti più dati possibili dalle immagini, di processarli e di renderli disponibili ai decisori in tempi brevi ha fatto crescere velocemente il volume d'affari del settore della video sorveglianza. Anche l'Italia, che era ritardataria nello sviluppo di questo mercato, ha recuperato rapidamente terreno. In parte per il calo dei costi dell'hardware, in parte per l'adozione sempre maggiore da parte di aziende ed enti pubblici di tecnologie che sono ormai indispensabili. 

La security come la si intendeva un tempo resta un ambito importante del settore, ma vi si sono aggiunte tutte le sfaccettature a cui abbiamo accennato sopra, che hanno reso la video sorveglianza un importante componente anche per lo sviluppo del business e per l'evoluzione delle città verso le smart city.

L'hardware di per sé si è evoluto, ma ormai è l'evoluzione software a fare da padrona. Sensori CMOS sempre più raffinati, capaci di catturare ogni singolo dettaglio, sensori per le immagini termiche e altro hanno permesso alle videocamere di diventare sofisticati strumenti di immagine.

Ma è la parte software ad avere costituito la svolta. Grazie alle applicazioni moderne, sia degli stessi produttori di telecamere sia di terze parti, è possibile analizzare le immagini in tempo reale, estrapolare i dati funzionali a un preciso scopo ed elaborarli, filtrarli e processarli al fine di ottenere informazioni.  

Sicurezza prima di tutto

Il primo punto fermo di questa escalation tecnologica è la necessità, invocata da più parti, di soluzioni secured by design. I temi sono due e sono entrambi correlati all'IoT. Ormai tutte le telecamere di sorveglianza sono connesse a Internet e depositano i dati in archivi cloud. 

La definizione dei dispositivi di ultima generazione, anche in condizioni di scarsa luce ambientale, permette di identificare chiaramente le persone. Un data breach ai sistemi di archiviazione porterebbe a una grave violazione della privacy di migliaia di persone. 

L'altra questione è che i cyber criminali hanno tentato più volte di entrare nelle reti aziendali attaccando le telecamere. Se queste ultime sono scarsamente protette e il tentativo di hacking riesce, con movimenti laterali gli attaccanti possono spostarsi in tutta la rete, arrecando gravi danni.

Questo significa che le telecamere e i dati da esse raccolti devono essere talmente al sicuro da non poter essere attaccati. O per lo meno da poterlo essere solo superando grandissime difficoltà. Le tecnologie per mettere in sicurezza i sistemi di videosorveglianza esistono e funzionano, non si trovano sui prodotti commerciali da pochi euro, ma sono ampiamente disponibili sulle soluzioni professionali di alto livello. 

Queste ultime inoltre beneficiano di costanti aggiornamenti. Come tutti i dispositivi connessi al web, anche i sistemi di sorveglianza necessitano infatti di patch e di upgrade che permettono loro di fronteggiare gli attacchi informatici. Solo nel momento in cui queste accortezze sono garantite si può avere la certezza che il sistema di sorveglianza sia un alleato per la cyber security.

L'alleato moderno

Sicurezza ha un significato ormai molto ampio nell'ambito della videosorveglianza. Superati i tempi in cui la telecamera serviva per controllare che persone non autorizzate non entrassero fisicamente in un'area privata, ora questi stessi strumenti processano montagne di dati e abilitano funzioni un tempo impossibili. 

Tutto grazie alla combinazione della videosorveglianza con altre forme di sicurezza fisica, come il controllo degli accessi, per creare un sistema di controllo integrato che condivide informazioni e - soprattutto – aggiunge la possibilità di allarme e intervento.

Non solo. Le telecamere stesse si sono evolute integrando, oltre ai sensori ottici che forniscono le classiche immagini bidimensionali, sensori radar che danno una vera tridimensionalità, potendo rilevare i principali parametri di movimento (posizione, velocità, direzione) di un oggetto. E ancora sensori termici, sensori audio a altro ancora.

Questo significa che con i moderni sistemi di videosorveglianza si possono raccogliere sempre più dati, e farci molte più cose. Le immagini registrate contengono milioni di informazioni utili, che possono essere usate a fini statistici, per creare report su specifici argomenti e molto altro. I report a loro volta possono guidare chi gestisce il sistema a prendere decisioni anche importanti.   

Questa mole di dati ha obbligato al passaggio successivo, ossia ad appoggiarsi alle risorse in cloud per l'archiviazione dei dati. Abbondano ormai le piattaforme in cloud per la videosorveglianza as-a-Service, che permettono di processare i dati in remoto così da non richiedere potenti server in locale, e spedire solo i resoconti ai gestori dei servizi di sorveglianza. 

Anche perché l'elaborazione deve necessariamente avvenire a velocità elevatissime: una violazione dev'essere scoperta e segnalata in una manciata di secondi. Non servirebbe a nulla ricevere la notifica minuti dopo l'avvenuta infrazione. A questo sono funzionali machine learning e Intelligenza Artificiale. 

Hanno dato vita a un rapporto che funziona, perché l'AI può elaborare e correlare dati a una scala nettamente superiore a quella umana. Gli algoritmi di machine learning possono essere scientificamente addestrati per rilevare comportamenti sospetti nelle riprese video, con la corretta contestualizzazione ambientale e comportamentale.

Telecamere e persone

Le telecamere sono efficienti anche per controllare le persone, perché le moderne tecnologie permettono il riconoscimento facciale, il conteggio delle persone, la misurazione della temperatura corporea e altro. Non è necessariamente uno scenario da demonizzare e non è indicativo di un'attività di controllo di massa. 

È semplicemente un'attività funzionale in determinate circostanze. L'esempio lampante in questo caso non può che chiamare in causa la crisi pandemica e il distanziamento sociale. Ci sono telecamere moderne che possono contare il numero di persone presenti in una determinata area in pochi secondi. 

Un semaforo collegato alla telecamera può regolare il flusso d'ingresso in un museo, in un negozio e simili facendo rispettare la capienza massima e sincerandosi che nessuno abbia la febbre. All'aperto, un'allerta può richiamare l'attenzione delle forze dell'ordine per far rispettare le regole. 

All'ingresso di luoghi chiusi come supermercati, ospedali o altro, le telecamere possono misurare la temperatura a decine di persone contemporaneamente, senza creare le code che abbiamo visto nel primo lockdown, dovute alla misurazione della temperatura degli avventori, uno per uno. 

In estremo oriente un ampio impiego di queste tecnologie ha permesso di fare un efficiente tracciamento anti COVID rintracciando con il riconoscimento facciale chi era venuto a contatto con persone positive al virus. E di individuare tempestivamente chi non indossava la mascherina. 

Questo fa capire il potenziale e l'utilità multi sfaccettata della video sorveglianza odierna.