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Anonimización en streaming para cámaras de seguridad ciudadana

FreeVerified credential3 semanasAdvanced

Visión general

De qué trata este proyecto.

Construye una pipeline que anonimice rostros y matrículas en vídeo de seguridad a 25 fps con RetinaFace y YOLOv8, mide precisión y obtén tu certificado verificable.

El escenario

La empresa (~280 personas, ~52 clientes corporativos, ~26 M EUR de facturación) ha perdido dos concursos en los últimos seis meses frente a competidores que ya ofrecen modo anonimizado por defecto; la dirección y el área legal están alineados en cerrar la brecha antes del próximo ciclo de licitaciones.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

El Briefing

Lo que harás y lo que demostrarás.

Construir una pipeline de anonimización en streaming a 25 fps que cumpla RGPD/LOPDGDD, alcance recall de anonimización mayor o igual a 0,98 y degrade el aforo aguas abajo en menos del 8%.

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Aplicar detección de objetos en tiempo real sobre flujos de vídeo a 25 fps
  • Diseñar una pipeline que conserve utilidad analítica eliminando información personal identificable
  • Medir el impacto de la anonimización sobre tareas aguas abajo, no sólo sobre la detección
  • Conectar requisitos legales (RGPD/LOPDGDD) con decisiones de ingeniería trazables

Encaje académico

Dónde encaja esto en tus estudios.

Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.

Alineación con asignaturas próximamente.

Carreras

Roles para los que esto te prepara.

Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.

Computer Vision Engineer

Detección de objetos en tiempo real bajo restricciones de fps y de privacidad es trabajo nuclear para una persona ingeniera de CV en cualquier empresa de videovigilancia o de IA física que opere en Europa.

Este proyecto afina

  • object-detection
  • real-time-video
  • model-evaluation

MLOps Engineer

Sostener 25 fps en producción con pipeline dockerizada y métricas operativas es exactamente el alcance MLOps en sistemas de visión en streaming.

Este proyecto afina

  • edge-deployment
  • real-time-video
  • model-evaluation

AI Safety Researcher

Diseñar una pipeline que conecta recall de anonimización con la cadena de custodia RGPD muestra el razonamiento de seguridad y privacidad por diseño que se valora en equipos de red team y de responsible AI.

Este proyecto afina

  • privacy-engineering
  • model-evaluation
  • object-detection

Una cosa más

Puedes tener una credencial en tu CV para el viernes.