Analítica de vídeo: ¿preparados para el cambio?

Tienen ustedes un sistema de CCTV que graba las 24 horas del día. Tienen un vigilante de seguridad encargado de controlar las cámaras, pero también de abrir a los proveedores, de hacer rondas de marcaje, de atender al público… El vigilante no puede permanecer todo el tiempo ante las pantallas de control, ni tiene ojos … Continuar leyendo «Analítica de vídeo: ¿preparados para el cambio?»

Tienen ustedes un sistema de CCTV que graba las 24 horas del día. Tienen un vigilante de seguridad encargado de controlar las cámaras, pero también de abrir a los proveedores, de hacer rondas de marcaje, de atender al público… El vigilante no puede permanecer todo el tiempo ante las pantallas de control, ni tiene ojos para todas. Me dirán, por supuesto, que las imágenes quedan grabadas, que se pueden estudiar con posterioridad, pero no nos engañemos: bien por falta de tiempo, bien por falta de recursos, la mayor parte de estas grabaciones se quedan archivadas, nadie las ve. ¿Resultado? Que muchos incidentes de seguridad pasan inadvertidos y no se detectan a tiempo los comportamientos sospechosos que permitirían evitar un hecho no deseado.

La analítica de vídeo en el campo de la seguridad surge para salir al paso de esta situación. Consiste en la utilización de softwares con algoritmos informáticos que analizan por sí mismos, de modo automático y en tiempo real la información procedente de las cámaras, respondiendo a la detección de eventos previamente configurados con filtros y patrones. Frente a los sistemas de vídeo vigilancia clásicos, en los que la imagen se graba y transmite íntegra y en estado puro a un centro de control en el que alguien vigila, en los sistemas con analítica de vídeo se envía solamente aquello que, captado por la cámara, es digno de respuesta. No sólo eso, sino que en realidad ni siquiera es imagen de vídeo lo que se transmite, sino que el software de analítica distribuido lo que hace es extraer información útil de las imágenes de vídeo, convirtiendo el vídeo en datos.

En esta imagen proporcionada por Axis, podemos ver un ejemplo del funcionamiento genérico de la analítica de vídeo: cuando una persona cruza una línea virtual (definida en la aplicación de analítica de la cámara de red), se generan metadatos del evento y se envía una notificación a un PC.

Tipos de soluciones en analítica de video

La tecnología detrás del análisis de vídeo, llamada visión artificial, se remonta a la investigación en inteligencia artificial de los años 60 y ha evolucionado durante décadas a partir de las necesidades militares y de defensa.

Video Motion Detection (VMD)

La forma más elemental de la analítica de video es la denominada VMD (siglas de Video Motion Detection, detección de movimiento por vídeo). Es un sistema básico, que reacciona al movimiento. Un sistema VMD envía una señal de alarma al centro de control cada vez que algo se mueve frente a la cámara.

Ejemplo de una de estas soluciones es el VMD de Axis, una aplicación gratuita que se incorpora a la mayor parte de cámaras Axis y que permite al dispositivo detectar movimiento en el vídeo y activar una grabación, ya sea en local o en un sistema de gestión de vídeo. Esto permite ahorrar en costes del sistema, ya que se transmite y se graba menos vídeo en comparación con la grabación continua.

Soluciones de analítica centralizada

Las soluciones centralizadas son las primeras en desarrollarse, aplicadas a los sistemas analógicos. En ellas, las imágenes son enviadas por los periféricos a los servidores. Estos servidores son capaces de analizar las imágenes de varias cámaras al mismo tiempo y de aplicar diferentes reglas simultaneas y complejas.

El principal problema de estos equipos es que las cámaras transmiten todo el vídeo, consumiéndose mucho ancho de banda y generando enormes necesidades de almacenamiento. Además, la propia configuración del servidor (requerimientos de procesador y RAM) limita la capacidad de análisis a un cierto número de canales. Por otra parte, el análisis no se lleva a cabo sobre la señal de vídeo pura, sino después del proceso de compresión y descompresión, lo que puede generar pérdidas de información y falsas alarmas.

Soluciones de analítica distribuida o en local

En este caso, es el propio dispositivo (cámara IP o codificador en el caso de las analógicas) el que analiza las imágenes capturadas, realiza las comprobaciones y “decide” si envía o no la señal de alarma. Este tipo de soluciones son la tendencia en última generación de analítica, implican desplazar el procesamiento de las imágenes al periférico que las capta (se “distribuye”). Soporta instalaciones con cientos de cámaras con un gran ahorro, ya que de este modo se necesitan menos servidores, menos procesamiento, menos almacenamiento y menor ancho de banda de la red.  Además, el análisis se realiza sobre el vídeo sin comprimir, de modo que la arquitectura del sistema es mucho más flexible.

Como se advierte en la imagen de esquema proporcionada por Axis, «un sistema auténticamente distribuido con inteligencia en local (en las cámaras de red y los codificadores de vídeo) es el sistema más escalable y rentable».

Configuración de los equipos de analítica

La clave para el buen funcionamiento de un equipo de analítica de vídeo es su correcta configuración. Los equipos deben estar correctamente calibrados y han de ser escogidas con cuidado las ubicaciones de las cámaras. El instalador debe tener en cuenta los diversos factores que afectan al sistema:

Los factores ambientales, por ejemplo, ejercen una gran influencia sobre el rendimiento de prácticamente todos los algoritmos de la analítica de vídeo. Dentro de estos factores ambientales cabe destacar:

a) El ángulo de la cámara, que determinará la perspectiva, la oclusión y en consecuencia la segmentación de objetos.

b) La distancia al objeto y el nivel de iluminación mínima, salvo que se utilicen cámaras térmicas, por ejemplo.

c) El grado de actividad de un entorno, pues cuanto mayor sea el nivel de actividad, mayores serán las posibilidades de generar falsas alarmas y más preciso deberá ser el algoritmo.

d) Los cambios del clima o el tipo de fondos también afectarán al calibrado de la cámara.

Hay que tener en cuenta también los factores informáticos, como son la potencia de procesamiento, la resolución, la tasa de transmisión, la velocidad del disco duro, la capacidad de memoria, etc.

En este sentido, son de gran interés las publicaciones formativas de Axis, que tratan diversos temas acerca de la instalación de las cámaras, desde el cableado hasta la posición de la cámara (en la imagen, algunos de los esquemas que propone Axis en estos artículos a que nos referimos), pasando por la toma en consideración de los factores ambientales, así como criterios para seleccionar el tipo adecuado de cámara, el switch, la alimentación, etc.

Aplicaciones de la analítica de vídeo

Son muchas las ventajas de la analítica de vídeo. Supone un gran ahorro de dinero, ya que al enviarse menos vídeo a través de la red, se reduce la carga y las necesidades de almacenamiento. También implica ahorro de tiempo, pues facilita la supervisión de las imágenes y la realización de búsquedas en el vídeo grabado, lo cual, a su vez, permite a los vigilantes y operadores gestionar más cámaras. Por otra parte, el análisis automático del vídeo en busca de incidentes de seguridad permite actuar antes de que se produzca el hecho, lo que dota de mayor eficiencia al sistema: no olvidemos que el objetivo principal de la seguridad es prevenir y evitar hechos dañinos.

Entre estas aplicaciones posibles de la analítica de vídeo, caben señalar cruce de líneas, puertas o zonas, la detección de elementos abandonados y la clasificación de objetos. También permite, en relación al movimiento, identificación de movimientos sospechosos, detección y rastreo de movimientos y, al contrario, la detección de alguien que se detiene en áreas restringidas durante un lapso inusual. La analítica puede extenderse no sólo a las cámaras de imagen visual, sino también a las cámaras térmicas.

Pero, además, la analítica de vídeo crea valor para la impresa, al permitir la integración de los datos de vídeo en otros sistemas, como el conteo de personas y el control de la afluencia de clientes en tiendas minoristas, o el de colas en aeropuertos y cajas, o bien los contadores de ocupación en las zonas de espera. Son funciones que van más allá de la estricta vigilancia y control, y que permiten a las empresas recabar información útil a efectos estadísticos y de mejora de sus servicios.

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Imágenes y detección térmica: seguridad 24 horas

Todos sabemos, por el cine de acción o las noticias bélicas, cómo son las imágenes térmicas. Se trata de una tecnología que en los últimos años ha saltado del cine y del uso militar a muchos otros campos, desde la medicina o el deporte a la industria, pasando por la cartografía, la meteorología y, cómo … Continuar leyendo «Imágenes y detección térmica: seguridad 24 horas»

Todos sabemos, por el cine de acción o las noticias bélicas, cómo son las imágenes térmicas. Se trata de una tecnología que en los últimos años ha saltado del cine y del uso militar a muchos otros campos, desde la medicina o el deporte a la industria, pasando por la cartografía, la meteorología y, cómo no, la seguridad. Las aplicaciones en nuestro sector son múltiples, pues la termografía es útil para un amplio abanico de situaciones tanto en el control de intrusiones como en la seguridad contra incendios y el control automático de procesos industriales.

Las cámaras térmicas proporcionan vigilancia efectiva durante las 24 horas, con independencia de las condiciones atmosféricas (son efectivas también con niebla, polvo, lluvia, etc.), reducen el impacto de las falsas alarmas y además pueden suponer un medio menos agresivo para los derechos de las personas que entren en el radio de acción del sistema.

Pero, ¿cómo funciona esta tecnología? ¿Por qué decimos que tiene tantas ventajas respecto a los sistemas de detección basados en la luz visible?

La radiación infrarroja: nada puede esconderse

El espectro electromagnético es un arco de radiaciones con diferentes longitudes de onda, de las cuales sólo unas pocas corresponden a la luz visible.

La luz visible: principio de reflexión

La luz visible la componen radiaciones con una longitud de onda media, es apreciable por el ojo humano y por las tecnologías basadas en la captación de imágenes visuales dentro de ese espectro (fotografía y vídeo).

El principio en el que se basan las tecnologías de captación de la imagen visual es el de la reflexión de la luz: los cuerpos absorben determinadas longitudes de onda del espectro visible y reflejan las restantes, provocando la percepción de los colores. Así, un objeto blanco es aquel que refleja toda la luz visible, mientras que un objeto negro absorbe toda la luz visible y no refleja ninguna. El objeto rojo, por ejemplo, será el que absorba los otros seis colores del arcoiris y refleje únicamente el rojo.

Este es el motivo por el que, si no hay una fuente emisora de luz (sea natural o artificial), no se aprecian los colores. Los cuerpos no tienen color por sí mismos, sino sólo como efecto de la reflexión de la luz. La tecnología basada en el espectro de la luz visible no funciona en ausencia de luz, o en condiciones de poca visibilidad.

La radiación infrarroja: principio de emisión

A diferencia de lo que ocurre con la luz visible, la radiación infrarroja no sólo es absorbida y reflejada, sino que, sobre todo, es emitida por los cuerpos. Todos los cuerpos con temperatura superior al cero absoluto, es decir, el 0° Kelvin (-273 °C o -459 °F) emiten radiación infrarroja. Incluso objetos fríos como el hielo emiten este tipo de radiación, en la medida en que su temperatura no llega a ser tan baja como el cero absoluto.

Puesto que los cuerpos por sí mismos son una fuente de radiación, la generación de imágenes a partir de esta radiación no depende de influencias externas a los propios objetos captados por la cámara. En consecuencia, la tecnología termográfica simplemente capta los umbrales de radiación emitida y genera una imagen que llega a ser muy precisa en los equipos más sensibles.

Cierto es que, como además de absorber y emitir, también los cuerpos reflejan radiación infrarroja (un espejo, por ejemplo, que refleja la luz solar, también refleja la radiación infrarroja, sin perjuicio de la que emite por sí mismo), hay que escoger las cámaras con las especificaciones adecuadas a los entornos que necesitamos vigilar, pues en caso de que nos encontremos, v.gr., en un entorno industrial con mucha superficie reflectante, las lecturas pueden distorsionarse si el calibrado no es el óptimo.

En estas imágenes proporcionadas por Axis, se puede advertir la diferencia entre las limitaciones de la cámara de imágenes visuales (columna de la derecha) y las imágenes captadas con cámara térmica (columna de la izquierda). Los círculos verdes marcan la ubicación de la persona en cada imagen. Se aprecia con claridad en las generadas por la cámara térmica, mientras que la cámara de imagen visual no puede captar la presencia de un ser humano en la zona umbría ni entre el fondo neblinoso.

Conceptos a tener en cuenta

Además de lo que acabamos de ver en relación con el espectro electromagnético y el principio de emisión, conviene atender también a ciertos aspectos a la hora de escoger las cámaras térmicas que necesitamos para proteger nuestra instalación o controlar un proceso industrial.

Paletas de color y paletas isotermales

Estamos habituados a una imagen térmica de colores vivos, pero las imágenes que generan las cámaras no son de color, sino que trabajan en un amplio rango de grises que van del blanco al negro. El ojo humano capta mejor las diferencias con color, razón por la que actualmente la mayoría de los equipos incorporan unas paletas de color digitales.

Dentro de estas paletas, destacan las llamadas paletas isotermales, que permiten un cierto rango de ajuste personalizado. Las paletas isotermales están fijadas con unos límites, pero es posible ajustar las temperaturas para los diferentes rangos de color, de manera que si se alcanza una temperatura considerada como crítica, destaque en la imagen y llame la atención del vigilante. El uso de esta paleta es sobre todo industrial, para aquellas instalaciones en las que se precisa llevar un control de las temperaturas de los equipos, y proceder a ejecutar los correspondientes protocolos de emergencia cuando estas sufren variaciones peligrosas.

En la secuencia gráfica proporcionada por Axis, se aprecia de izquierda a derecha, la imagen captada por una cámara visual, la imagen captada por la cámara térmica y esta misma una vez aplicada la paleta de color.

Rango de detección y resolución

Para un sensor térmico, la diferencia de temperatura entre el objeto y el fondo tiene que ser al menos de 2oC. Se parte de la base de que la información de los sensores va a ser procesada por una persona, pero si es procesada por una aplicación algorítmica, hay diferencias entre el número de píxeles que se necesitan para realizar la operación. Todos los softwares de analítica necesitan trabajar con un determinado número de píxeles, pero varían de unos a otros. El número de píxeles será distinto, además, en función del nivel de concreción que se precisa: detección (reconocer que hay un objeto), reconocimiento (detectar qué tipo de objeto) o identificación (distinguir las características del objeto).

Por otra parte, hay que tener en cuenta el pixel pitch, o distancia que hay entre cada uno de los píxeles que conforman la imagen: cuanto más pequeño sea ese espacio, esa distancia entre píxeles, mayor será la resolución. Esto permite jugar con otros elementos de la cámara, como las lentes, ya que cuanto menor sea el espacio entre píxeles, también el tamaño del sensor se hace más pequeño y por tanto las ópticas (muy caras, pues están hechas de germanio), también pueden reducirse.

Sopa de siglas: AGC, NETD, NUC

Muchas tecnologías tienen prospectos y manuales plagados de siglas anglosajonas. Las cámaras térmicas no son una excepción. Vamos a intentar resumir algunas de ellas:

AGC (automatic gain control): Se trata de la incorporación de controles automáticos de ganancia, brillo, contraste y otras propiedades de la imagen, de modo que se puedan optimizar las imágenes resultantes.

NETD (noise equivalent temperature difference): Define los límites de “ruido”, o la temperatura mínima que se necesita para que un objeto se distinga de las interferencias térmicas que pueden confundir al sensor. Cuanto más pequeña sea esta tasa, más preciso será el sensor. De todos modos, es difícil comparar los valores de este parámetro, porque pueden haber sido calculados utilizando diferentes métodos, o en condiciones ambientales distintas.

NUC (non-uniform correction): Se trata de un algoritmo que corrige las potenciales variaciones no solicitadas en la medición, bien sean variaciones de fabricación en sensores (que provocan píxeles no uniformes para representar la información sobre la temperatura), ruidos provocados por cambios de la temperatura, o diferencias en la generación de imágenes. El NUC trata de corregir estas y otras imprecisiones de modo que la señal de salida se corresponda con la de entrada del modo más uniforme posible.

Analítica con las cámaras térmicas

En los tiempos que corren, para optimizar el funcionamiento de nuestros equipos de seguridad necesitamos integrarlo en sistemas de análisis de vídeo.  Las lentes reciben la radiación infrarroja y responden generando impulsos eléctricos, que se envían en forma de valores de temperatura a un procesador de señal de imagen que los convierte en datos de vídeo para su presentación en una pantalla. A partir de este principio, las posibilidades que ofrecen los sistemas de analítica son amplísimas.

En el caso de la protección perimetral, por ejemplo, la analítica de red proporciona un sistema completo de detección y alarma efectivo y permite gestionar la seguridad de las áreas protegidas y las emergencias que puedan producirse.

La analítica de red aplicada a las cámaras térmicas permite, por una parte, que ante determinado evento programado la cámara envíe una doble señal: al encargado de verificar la alarma (que con la imagen térmica se puede comprobar fácilmente) y al switch del equipo, que a su vez notificará y pondrá en marcha las cámaras de imagen, recibiéndose toda la información en el centro de control, que procederá a la identificación del intruso.

Protección de la intimidad y los datos personales

No queremos dar por finalizado este artículo sin referirnos a la relación entre las cámaras térmicas y la protección de la intimidad personal de quienes se puedan ver situados en el campo de acción de un equipo de estas características. En España, en tanto no se promulgue el esperado reglamento sobre videovigilancia, la normativa aplicable a las cámaras de seguridad viene dispersa en la normativa de seguridad privada y, sobre todo, en la Instrucción 1/2006, de 8 de noviembre, de la Agencia Española de Protección de Datos, sobre el tratamiento de datos personales con fines de vigilancia a través de sistemas de cámaras o videocámaras.

Esta normativa toma como referencia las cámaras de imágenes visuales, pero es aplicable a las instalaciones con cámaras térmicas en la medida en que «las referencias contenidas en esta Instrucción a videocámaras y cámaras se entenderán hechas también a cualquier medio técnico análogo y, en general, a cualquier sistema que permita los tratamientos previstos en la misma» (art.1.1 i.f.).

Conforme a esta instrucción (anclada en la Ley de Protección de Datos), la instalación de cámaras y sistemas de videovigilancia debe estar presidida por el principio de proporcionalidad, que la propia norma define en el artículo 4.2:

«Sólo se considerará admisible la instalación de cámaras o videocámaras cuando la finalidad de vigilancia no pueda obtenerse mediante otros medios que, sin exigir esfuerzos desproporcionados, resulten menos intrusivos para la intimidad de las personas y para su derecho a la protección de datos de carácter personal.»

Teniendo en cuenta que las cámaras térmicas permiten cumplir con la finalidad de vigilancia y prevención sin que las personas detectadas puedan ser identificadas (a diferencia de lo que ocurre con las imágenes visuales, que permiten la identificación del sujeto concreto por sus características físicas), en bastantes ocasiones podrán ser consideradas un medio menos intrusivo para la intimidad y la protección de datos de las personas.


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