Glosario de videovigilancia inteligente para CRA

Respuesta directa: la videovigilancia inteligente combina captación de vídeo, reglas o modelos de análisis y un flujo operativo que presenta resultados a personas o sistemas. No es sinónimo de reconocimiento facial ni convierte cualquier movimiento en una intrusión confirmada. En una central receptora de alarmas, los términos deben definirse de forma común para medir errores, integrar plataformas y mantener la trazabilidad.

Este glosario utiliza definiciones operativas, no sustituye las definiciones legales o normativas cuando existan. Una misma palabra puede tener un significado específico en un contrato, una norma o el Reglamento de IA. Por eso conviene acompañar el vocabulario interno con la fuente, versión y contexto aplicables.

Alarmas y operación de una CRA

CRA o central receptora de alarmas

Centro desde el que se reciben y gestionan señales de alarma conforme al servicio, los procedimientos y la normativa aplicable. La CRA coordina tecnología y operadores; no debe confundirse con una cámara, un grabador o una aplicación aislada.

Señal de alarma

Mensaje generado por un sistema de seguridad ante una condición definida. Puede incluir cuenta, zona, tipo de evento y hora. La señal no prueba por sí sola que exista una intrusión: inicia un proceso de recepción y verificación.

Evento

Hecho técnico u operativo registrado por un dispositivo o plataforma. Un evento puede originar una alarma, formar parte del contexto o ser solo informativo. Definir la relación evita contar varias veces el mismo incidente.

Verificación de alarma

Proceso para obtener y valorar información que permita actuar conforme al protocolo. Puede usar vídeo, audio, señales secuenciales u otros medios admitidos. La analítica automática puede apoyar la revisión, pero no debe presentarse como sustituto universal del procedimiento.

Triaje o priorización

Ordenación de señales según criterios operativos para dirigir antes la atención a las potencialmente más relevantes. Una prioridad interna no es automáticamente una categoría legal ni una gravedad confirmada. Debe documentarse qué significa y cómo puede corregirla el operador.

Falsa alarma

Expresión usada para una señal que no corresponde al incidente esperado. Es demasiado amplia para mejorar el sistema: conviene separar actividad legítima, causa ambiental, fallo técnico y caso no verificable. La guía para reducir falsas alarmas en una CRA explica cómo crear esta taxonomía.

Vídeo, cámaras y analítica

Videovigilancia

Tratamiento de imágenes mediante cámaras con una finalidad de vigilancia. Si aparecen personas identificadas o identificables, las imágenes pueden ser datos personales. El término no implica que exista IA.

VMS

Siglas de Video Management System: software para gestionar cámaras, visualización, grabación, reproducción y permisos. Sus funciones e interfaces varían por fabricante, edición y licencia; no debe asumirse compatibilidad universal.

Clip de alarma, preevento y postevento

El clip es la secuencia asociada a una señal. El preevento muestra segundos anteriores al disparo y ayuda a entender cómo comenzó la actividad; el postevento muestra su continuidad. Sin contexto temporal, una imagen aislada puede inducir a error.

Detección de movimiento

Mecanismo que identifica cambios en la escena. Puede reaccionar a personas, vegetación, sombras, lluvia, insectos o variaciones de luz. Movimiento no equivale a amenaza, como explica el artículo movimiento no es intrusión.

Detección de objetos

Técnica que localiza categorías visuales, por ejemplo persona o vehículo, normalmente con una etiqueta y una región. Detectar “persona” no identifica quién es esa persona y no equivale, por sí solo, a identificación biométrica.

Analítica de vídeo

Conjunto de técnicas que extrae información del vídeo: presencia, trayectoria, permanencia, cruce de zona o descripción de actividad. Puede basarse en reglas, aprendizaje automático o una combinación. Su validez depende de escena, datos y finalidad.

Zona de interés

Región de la imagen en la que se aplica una regla o se presta atención especial. Excluir una carretera o vegetación puede reducir ruido, pero una zona mal dibujada también puede omitir actividad relevante. Los cambios deben probarse y registrarse.

Calidad, confianza y tipos de error

Precisión, exhaustividad y tasa de error

Son métricas que requieren definiciones y un conjunto de referencia. Una cifra global puede ocultar resultados muy distintos por cámara, noche, clima o tipo de evento. Antes de comparar proveedores, hay que confirmar qué se contó, quién etiquetó y qué casos se excluyeron.

Confianza

Valor producido por un modelo para una salida según su propio cálculo. No es una probabilidad garantizada de que el mundo real sea como indica. Un umbral de confianza debe calibrarse con datos representativos y una política para resultados dudosos.

Deriva

Cambio en las entradas o el rendimiento a lo largo del tiempo. Puede aparecer por nuevas cámaras, iluminación, estaciones, distribución de escenas o cambios de configuración. Se controla con métricas periódicas, muestreo y revisión de versiones.

Supervisión humana

Capacidad efectiva de una persona formada para comprender el papel del sistema, contrastar la evidencia y corregir o ignorar la salida. Mostrar un botón sin tiempo, información o autoridad no constituye por sí solo una supervisión útil.

Integración, APIs y trazabilidad

API

Interfaz documentada para que dos sistemas intercambien solicitudes y respuestas. Una API disponible en un producto puede depender de versión, módulo, licencia y permisos. En el caso de Manitou, hay que validar el entorno concreto; consulta cómo integrar IA con Manitou.

Webhook

Notificación enviada por un sistema a otro cuando ocurre un evento. El receptor debe autenticarla, validar su contenido y tolerar reintentos. Una firma ayuda a verificar integridad y origen; TLS protege el transporte.

Idempotencia

Propiedad por la que repetir una operación produce el mismo estado final sin duplicar efectos. Es esencial cuando una red reenvía una notificación: la CRA no debería recibir dos notas o tareas por el mismo resultado.

Identificador de correlación

Referencia única que enlaza señal, clip, tarea, resultado y actuación. Facilita investigar errores sin depender de nombres de cámara o horas que pueden repetirse. Debe evitar datos personales si una referencia aleatoria basta.

Trazabilidad y registro de auditoría

Capacidad de reconstruir qué datos y versión produjeron una salida, cuándo llegó y qué ocurrió después. No significa guardar todo indefinidamente: los registros necesitan finalidad, acceso, integridad y plazo de conservación.

Modo sombra

Piloto en el que el sistema genera resultados, pero no cambia inicialmente la cola ni la respuesta operativa. Permite comparar con decisiones reales y detectar fallos antes de depender de la salida.

Datos, biometría e IA responsable

Dato personal

Información sobre una persona física identificada o identificable según el RGPD. Una imagen puede ser dato personal aunque no se conozca el nombre. La AEPD ofrece recursos oficiales de videovigilancia.

Biometría e identificación biométrica

El RGPD define datos biométricos en relación con un tratamiento técnico específico de características físicas, fisiológicas o conductuales que permita o confirme identificación única. No toda imagen ni toda detección de personas es automáticamente dato biométrico. La finalidad y la técnica importan.

Minimización

Principio de tratar datos adecuados, pertinentes y limitados a lo necesario. En una integración, el analizador puede no necesitar nombres, teléfonos o instrucciones completas del abonado. Reducir datos limita exposición y simplifica el control.

Proveedor y responsable del despliegue

Roles definidos por el Reglamento (UE) 2024/1689. No equivalen a responsable y encargado del RGPD. Su asignación depende de quién ofrece el sistema y quién lo utiliza bajo su autoridad, además de posibles modificaciones. El artículo sobre EU AI Act y seguridad en 2026 desarrolla clasificación y calendario.

Alfabetización en materia de IA

Conocimientos y capacidades necesarios para usar IA de manera informada considerando contexto, experiencia y personas afectadas. Para un operador incluye comprender prioridades, límites, fallos y vías de corrección; no exige convertirse en especialista en modelos.

Cómo mantener un vocabulario operativo

• Asignar una definición, propietario y fuente a cada término.
• Separar categorías mutuamente excluyentes cuando se midan resultados.
• Indicar si una palabra es legal, normativa, contractual o interna.
• Actualizar el glosario al cambiar integraciones, modelos o protocolos.
• Usar los mismos nombres en interfaz, formación, informes y APIs.

Preguntas frecuentes

¿Videovigilancia inteligente significa reconocimiento facial?

No. Puede referirse a detección, reglas de zona, clasificación o triaje sin identificar a una persona concreta.

¿Una confianza del 90 % significa que hay un 90 % de probabilidad real?

No necesariamente. Es una salida del modelo y debe calibrarse y validarse en el contexto concreto.

¿Falsa alarma y falso positivo son siempre iguales?

No. “Falsa alarma” suele describir el resultado operativo; “falso positivo” compara una predicción con una referencia definida. Conviene no mezclarlos.

¿Qué término usar cuando el clip no permite decidir?

“No verificable” o una categoría equivalente acordada. No debería contabilizarse automáticamente como evento irrelevante.

¿Este glosario sustituye definiciones legales?

No. Cuando una norma o ley define un concepto, debe consultarse el texto vigente y aplicarse al caso concreto.

Fuentes oficiales

• EUR-Lex: Reglamento General de Protección de Datos.
• EUR-Lex: Reglamento de Inteligencia Artificial.
• AEPD: videovigilancia.
• BOE: Ley 5/2014, de Seguridad Privada.