1. Video Surveillance System for
Smart Cities
A Morte do Videomonitoramento
Luiz César M. Lemos
luiz@experti.com.br
(31) 9859-2529

2. Schneider Electric 2- Division - Name – Date
Intro – Dimensões de Análise

3. Schneider Electric 3- Division - Name – Date
Modelo de Planejamento e Gestão
Identificação da Necessidade
Planejamento
Gestão
Integração

4. Schneider Electric 4- Division - Name – Date
Atualidade
• Análise de dados pontuais
• Demandas políticas
• Modismo
• Apelo factual
Identificação da Necessidade
• Isolado
Planejamento
• Descoordenada
• Senso de propriedade
Gestão
• Inexistente ou pobre
Integração

5. Schneider Electric 5- Division - Name – Date
Fatores do contexto atual
●Fatores impulsionandores de um Novo Paradigma:
● Urbanização acelerada  complexidade
● Redução nos custos das tecnologias;
● Novas tecnologias – Urban Technologies
● Estabilidade político-economica
● Análise inteligente de vídeo
● Tecnologias IP
● Internet of Things
● M2M – Machine to Machine
Sarix Ti

6. Schneider Electric 6- Division - Name – Date
Novo Paradigma
• Big Data – proveniente de múltiplas fontes
• Demandas políticas
• Necessidades reais – dimensão dos problemas
• Apelo factual
Identificação da Necessidade
• Grupos de trabalho multi-dimensionais e multi-setoriais
• Co-criação
Planejamento
• Coordenada e Colaborativa
• Compartilhada
Gestão
• Alta
• Open Public Objects – Adam Greenfield
Integração

7. Schneider Electric 7- Division - Name – Date
Árvore de Avaliação de Utilidade

8. Schneider Electric 8- Division - Name – Date
Design

9. Schneider Electric 9- Division - Name – Date
Aplicações
• Identificação de pessoas desaparecidas;
• Redução de acidentes,
• Identificação de veículos;
• Procura por vagas de estacionamento (consumo
de combustível) – Video Based Parking
Management;
• Road condition detection - para identificar o
ingresso de água na rodovia;
• Medição da utilização de energia em edifícios;
• Eye tracking
• High density crowd tracking

10. Schneider Electric 10- Division - Name – Date
Novo Paradigma
• Abordagem de planejamento integrado –
segurança, trânsito, meio ambiente, etc.;
• Compartilhamento de infraestrutura – ponto de
captura, meio físico, armazenamento e
inteligência;
• Distribuição dos dados para diversos agentes
públicos.

11. Schneider Electric 11- Division - Name – Date
Wrap-Up Video

12. Make the most of your energy

13. Schneider Electric 13- Division - Name – Date
Extras
http://www.bartlett.ucl.ac.uk/casa/pdf/paper188

14. Schneider Electric 14- Division - Name – Date
Extras
http://www.bartlett.ucl.ac.uk/casa/pdf/paper188
2.3.2 New Data Systems and Integration
In our quest to master the complexity of the knowledge discovery process for the smart city, we need to build
an entirely new holistic system for integrated data acquisition, querying and mining. The entire analytical
process able to create the knowledge services should be expressible within systems which support the
following:
The acquisition of data from multiple distributed sources, including services for participatory
sensing and online communities
The management of data streams
The integration of heterogeneous data into a coherent database
Data transformations and preparations
Defnition of new observables to extract relevant information
Methods for distributed data mining and network analytics
The management of extracted models and patterns and the seamless composition of patterns,
models and data with further analyses and mining
Tools for evaluating the quality of the extracted models and patterns
Visual analytics for the exploration of behavioural patterns and models
Simulation and prediction methods built on top of the mined patterns and models
Incremental and distributed mining strategies needed to overcome the scalability issues
that emerge when dealing with big data.

15. Schneider Electric 15- Division - Name – Date
Extras
http://www.bartlett.ucl.ac.uk/casa/pdf/paper188
London – more than 300 cameras in a single day
London – more than 91,000 cameras
London – more than 1,800 cameras at Olympic Games
Chigago – has access to more than 10,000 cameras
Boston’s Financial District - more than 300 cameras in 40 blocks
UK – 4.25M cameras
UK - 1 crime per 1,000 cameras (poor quality)
New York, a target for terrorist plots more frequently than any other U.S. city, is advancing toward that
capability with its so-called Domain Awareness System, an effort developed withMicrosoft Corp. (MSFT) of
Redmond, Washington, that’s described as drawing real-time information from about 3,000 CCTV cameras
and other sensors in lower and midtown Manhattan