Bosch en esta guía trata varios temas acerca de: cómo contar con Essential Video Analytics 6.30 e Intelligent Video Analytics 6.30, cómo definir cuál es la mejor perspectiva, cómo configurar la calibración y las tareas de detección o conteo, cómo obtener los datos de la cámara y cuáles son las mejores prácticas. Conozca aquí todos los detalles. 

Las video analíticas que incorporan las cámaras de video vigilancia actualmente ofrecen variedad de posibilidades para entender lo que sucede en el entorno, una de esas posibilidades es contar los objetos o elementos que hacen presencia en la imagen. Sin embargo, la tecnología necesita ayuda humana, esto quiere decir que no son tecnologías plug-and-play, aunque muchos quieran publicitar sus productos de esa manera.

En específico, cuando se pretende usar video analíticas para contabilizar personas u otros objetos se debe tener en cuenta aspectos relacionados con la forma en que se pretende ubicar la cámara, por ejemplo. El propósito de esta guía es dar a conocer algunas técnicas o conceptos técnicos que permitan facilitar el trabajo de la cámara, y obviamente el trabajo de los técnicos e ingenieros en campo.

Esta nota técnica describe cómo contar con Essential Video Analytics 6.30 e Intelligent Video Analytics 6.30, cómo definir cuál es la mejor perspectiva, cómo configurar la calibración y las tareas de detección o conteo, cómo obtener los datos de la cámara y cuáles son las mejores prácticas.

Como recomendación fundamental para trabajar siempre con sistemas de análisis de video o visión de máquina: recurra en la medida de lo posible a la realización de “Pruebas de Concepto” (PoC: Proof of Concept), seguramente al leer este artículo se dará de cuenta de las justificaciones para llevarlas a cabo siempre.

Dentro de las potenciales aplicaciones para las tecnologías de conteo de objetos por video (visión por computador) están:

En general, hay tres bloques de procesamiento diferentes:

Tenga presente que, de acuerdo con la documentación de Bosch, por lo general se define un “objeto” como una persona de pie, un automóvil, un camión, un bus, una motocicleta o una bicicleta. Las cámaras de Bosch cuentan con un entrenamiento previo (de fábrica) que les permite clasificar los objetos mencionados.

A través de la guía, hay dos tareas de conteo dedicadas disponibles con FW 6.30:

Ambos contadores pueden aplicarse a objetos arbitrarios y restringirse según las propiedades de los objetos, por ejemplo, por la clase de objeto para separar los vehículos de las bicicletas y los peatones.

A través del lenguaje de codificación (script) de tareas VCA, el contador se puede aplicar a cualquier evento (como ingresar a un campo) definido allí y cualquier estado de objeto posible. También es posible definir allí una sala virtual a través de hasta tres líneas de entrada y salida. Consulte la nota técnica sobre el lenguaje de secuencias de comandos de tareas de VCA para obtener más detalles y ejemplos (enlace).

El conteo de personas se admite a través de un modo especial de seguimiento de personas en 3D para obtener resultados precisos incluso en escenas muy concurridas.

¿Por qué se prefiere la vista de “ojo de pájaro”?

Es posible ubicar la cámara para vista de techo (Vista de ojo de pájaro)

Consulte el siguiente capítulo para obtener una explicación. Tenga en cuenta que el rendimiento disminuirá cuanto más difiere la vista de la cámara de la vista de pájaro (ángulo de inclinación de 90°).

Altura de la cámara entre 3-6m (dependiendo también del lente de la cámara)

A una altura muy baja es posible que la sensación sea que las personas pasan muy rápido por el área de captura del lente y del motor de analíticas.

A una altura muy grande es posible que las personas se vean muy pequeñas, dificultando la precisión al momento de contar.

Se debe manejar a una altura intermedia.

El cambio de iluminación genera un primer plano falso, especialmente en los bordes, generando inclusive un cambio global en el que ya no se procesa nada.

Las sombras de las personas se mueven siempre junto a ellas y pueden contarse falsamente. Asegúrese de acondicionar la iluminación del ambiente o que la incidencia de las sombras sea mínima.

Las condiciones de los ambientes interiores, donde las condiciones de iluminación son más controladas son más favorables.

El reflejo de las personas se puede mover junto a ellas o reflejarse en otros lugares de la escena, tenga cuidado al momento de realizar las pruebas de concepto para evitar errores en el conteo.

Evitar elementos de fondo que se mueven, por ejemplo: puertas automáticas, escaleras mecánicas, carritos de mercado entre otros

Mover el fondo siempre produce una segmentación de primer plano falsa. Saque estas áreas del área sensible o completamente fuera de la imagen. Además de generar ellos mismos personas falsas, también pueden retrasar la detección de objetos que ingresan cerca. P.ej. una pista iniciada por una persona que se mueve a través de una puerta puede permanecer en la puerta, retrasando la detección de la persona.

Evitar otro tipo de objetos con movimiento autónomo, como vehículos, que se confundan con personas

Todos los objetos que no sean personas, pero de tamaño similar o mayor al de las personas, se contarán como personas.

Tener en cuenta las capacidades de los procesadores de las cámaras. El número máximo de personas en la escena para IVA es: 10 (CPP4) / 20 (CPP≥6); para EVA es: 10 (CPP 7)

Si hay más personas en la escena de la cámara a la vez, ya no se puede garantizar el rendimiento en tiempo real. Esto significa que es posible que se eliminen fotogramas individuales, aunque las pistas de objetos continuarán. Esto puede reducir el rendimiento general.

Use pasillos o rutas de movimiento rectas en la medida de lo posible

Asegúrese que las personas permanezcan dentro de la escena o área de captura de la cámara por un tiempo mínimo (2-5 segundos) pues el algoritmo no puede ni clasificar los objetos, ni medir sus parámetros, ni hacer seguimiento recién ingresan en la escena. Evite las escenas en las que la gente merodea y, por lo tanto, cruza la línea de conteo varias veces.

Essential Video Analytics e Intelligent Video Analytics se basan actualmente en una técnica denominada sustracción de fondo. Allí, se aprende una imagen de fondo (y se actualiza con el tiempo) y cualquier diferencia con el fondo se clasifica como primer plano en movimiento.

El procesamiento avanzado permite la invariancia de la iluminación hasta cierto punto.

Desafortunadamente, los "perturbadores" no deseados como árboles, sombras, reflejos, puertas que se abren y más, también son cambios en comparación con el fondo...

La sustracción de fondo de un grupo de objetos da como resultado una sola mancha en primer plano. Es necesaria una mayor separación de los objetos para contar.

Para ello, todos los objetos se interpretan como personas o grupos de personas. Los modelos de personas en 3D se calculan de acuerdo con la calibración de la cámara y se ajustan al primer plano extraído.

Los buenos resultados de separación (y, por lo tanto, también la precisión de conteo) dependen de una buena calibración.

Para inicializar y separar objetos, se debe generar suficiente primer plano para admitir el ajuste del modelo de persona 3D al primer plano. Esto puede retrasar la detección de personas.

La calibración es necesaria si se va a usar el seguimiento de personas en 3D para obtener resultados precisos para el conteo de personas, o si se necesita el seguimiento en 3D para generar automáticamente clases de objetos para filtrar los conteos.

Para calibrar la cámara para una perspectiva a vista de pájaro, abra el cuadro de diálogo “Calibración” y corrija todos los parámetros. Ajuste los parámetros manualmente utilizando la descripción a continuación.

La visualización de cuadrícula se puede utilizar para la verificación alineando un cubo con estructuras verticales o con mosaicos en el suelo. Para la verificación final, configure la calibración, habilite el modo de seguimiento 3D (personas) (consulte también Habilitación del conteo de personas) y verifique el ajuste de las formas del modelo de persona 3D resultante en las personas que caminan por la escena observada (consulte también Configuraciones de ejemplo). Tenga en cuenta que, especialmente, el tamaño del modelo de persona en 3D influirá más tarde en la precisión del conteo de personas y debe usarse para ajustar una compensación entre la separación de las personas que van a cuestas y la adición de falsos positivos.

90º Vista de ojo de pájaro

Alineación de línea vertical || ↔ //

Ángulo de inclinación sobre el eje del lente de la cámara (roll)

Rotación de la cámara Izquierda/Derecha

Alineación de línea vertical \\ ↔ || ↔ //

Se debe medir manualmente la altura de la cámara (guía para usar herramientas de medición electrónica)

Se debe verificar contra el lente de la cámara, las cámaras con capacidad AVF (varifocal automático) generan automáticamente ese valor

Se puede usar para ajustar el tamaño del modelo de persona en 3D

Tenga en cuenta que ciertos objetivos inducen una distorsión que no se puede corregir y dificulta la calibración. El patrón de mosaico en la imagen de la derecha es un buen ejemplo de ello, para una calibración perfecta, todas las líneas deben ser rectas. En estos casos, aproxime lo mejor que pueda y concéntrese en el área con la línea de conteo.

Cuando utilice FW 6.60, simplemente seleccione el escenario predeterminado "recuento de personas". Esto establecerá automáticamente los parámetros correctos en "Generación de metadatos" y agregará una tarea de conteo de cruce de línea. Ajuste la línea o intercámbiela por una tarea de ocupación y listo.

Siga los siguientes parámetros, pues anteriormente la configuración se debía hacer manualmente:

Use el modelo de persona en 3D, interprete todo como personas, separe a todas las personas. Solo estará disponible si la cámara está calibrada.

La supresión de ruido puede retrasar la detección y no funcionará bien en multitudes.

Sensibilidad (solo para IVA con cámaras CPP 6/7)

Inicializar nuevas personas inmediatamente en lugar de validarlas con el tiempo. Necesario especialmente para la vista de pájaro, ya que las personas solo están en el FOV por un corto tiempo.

Ejemplo de formas 3D que genera la cámara

Para configurar un contador de personas, debe crear una tarea de contador o una tarea de ocupación. Las líneas o campos de conteo se pueden definir a través del asistente correspondiente. Tenga en cuenta que las líneas y los campos se mostrarán en la imagen de la cámara y se pueden cambiar allí.

Configure las líneas/campos de conteo para que los objetos se puedan detecta bien, tanto antes como después de cruzar el borde de la línea/campo. Esto asegura la observación de la persona que cruza el borde de la línea/campo con la alta calidad necesaria para una alta precisión de conteo.

Asegúrese de que las líneas/campos de conteo sean lo suficientemente grandes como para que las personas no puedan pasar. Seleccione si se debe usar el punto del pie o el centro de la forma del objeto para determinar el cruce del borde de la línea/campo. Tenga en cuenta que todas las visualizaciones en la imagen de la cámara se pueden seleccionar y arrastrar.

Establezca el tiempo de rebote de la línea o el campo en 0,1s. El tiempo de rebote es útil para evitar el parpadeo de la alarma en caso de que los objetos se muevan a lo largo de una línea de detección o un borde de campo. Para hacer esto, impone una cierta duración del objeto detectado antes y después de cruzar la línea. En una vista de pájaro (BEV), la cámara está muy cerca de las personas y, por lo tanto, las personas permanecen solo un corto tiempo dentro del área monitoreada. Por lo tanto, la duración necesaria para el rebote a menudo no está disponible y, por lo tanto, un tiempo de rebote grande reduce el número de personas contadas correctamente. Sin embargo, se necesita un tiempo de rebote corto para no contar varias veces a las personas que se detienen en la línea de conteo.

No se preocupe si la casilla de verificación de la tarea del contador final no está configurada y no se puede activar; esto solo significa que el contador no generará ninguna alarma. Si se necesita una alarma, puede agregarla en el asistente de tareas de contador. De lo contrario, simplemente ignore la casilla de verificación ya que el conteo funcionará de todos modos.

Los contadores de la cámara pueden restablecerse y se restablecerán de las siguientes maneras:

Tenga en cuenta que las páginas de configuración de “Bosch Configuration Manager” pueden mostrar intermitentemente diferentes valores de contador mientras cambia la configuración allí y antes de cargar la configuración modificada en la cámara. Esto se hace para que los cambios de configuración se puedan evaluar directamente antes de confirmar los cambios en la cámara.

Bosch Cloud Based Security and Services (CBS) ofrece un informe de tráfico de clientes mensual y diario

Remote Control Protocol plus (RCP+) es un protocolo de control remoto que incluye la capacidad de enviar comandos de lectura y escritura a un dispositivo y suscribirse a mensajes. Los contadores definidos se pueden leer y restablecer mediante comandos RCP+. Es una buena práctica restablecer los valores del contador regularmente para que no generen un desbordamiento de los valores del contador.

El flujo de metadatos de VCA, que incluye todos los objetos detectados y rastreados, así como los datos del contador, está codificado en el formato de descripción de contenido de video (VCD) patentado y es completamente accesible a través del protocolo de control remoto plus (RCP+) y el protocolo de transmisión en tiempo real (RTSP). A través de ONVIF y en el formato de descripción de metadatos de ONVIF, está disponible un conjunto reducido de metadatos de VCA, incluidos los eventos y los cuadros delimitadores de objetos. Como los metadatos de VCA contienen la información completa sobre todos los objetos detectados y rastreados, esto se puede usar para definir más contadores o generar mapas de calor en cualquier cliente capaz de leer los metadatos de VCA.

Comuníquese con el Programa de Socios de Integración para obtener una documentación completa o un código fuente de ejemplo. Certifíquese y ofrezca valor agregado a sus clientes y usuarios finales

Bosch Training Academy ofrece un curso de Video Analíticas en línea. Este curso es ideal para técnicos, gerentes de proyectos y profesionales de TI y explica cómo se configuran las video analíticas en las cámaras BOSCH y los beneficios que ofrecen.

Regístrese ahora, es gratis.

Profundice sus conocimientos y conozca más:

Mercadeo de Producto para Soluciones de Software y Video Vigilancia – Bosch Sistemas de Seguridad

Ingeniero en mecatrónica de la Universidad Militar Nueva Granada con especializaciones en Gerencia del Servicio y Gerencia de Mercadeo de la Universidad EAN.

Asociado de Bosch Sistemas de Seguridad desde Agosto de 2005 con experiencia en diversas áreas de la compañía como Ingeniero de Centro de Servicios y Reparaciones; Ingeniero de Soporte Técnico; Entrenador de Sistemas de Control de Acceso, Cámaras de Videovigilancia y Sistemas tipo DVR, NVR y VMS.

Desde el año 2014 está desempeñando el rol de Analista de Mercadeo de Producto para las líneas de videovigilancia con énfasis en VMS y NVR, y soluciones de videovigilancia como servicios (VSaaS).

¿Le interesa obtener mayor información sobre un producto de seguridad?

Le pondremos en contacto con un experto representante de marca quien lo ayudará.

Obtén acceso a contenido Premium. Todo lo que necesitas para destacarte en el sector a través de artículos especializados, lecciones en video y el apoyo de nuestros ingenieros.

TECNOSeguro es la publicación on-line líder en audiencia para la industria de seguridad electrónica de habla hispana. Una completa guía con información clave para profesionales de seguridad y TI, integradores, instaladores, consultores y distribuidores.

Manténgase actualizado con las últimas tendencias y tecnologías de la industria de la seguridad. Regístrese gratuitamente para recibir nuestros boletines en su bandeja de email.

Inicia sesión para ver los resultados de esta encuesta.