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Segundo cuatrimestre 2016
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artículo técnico
CCTV y Control de Accesos
L
as analíticas de vídeo pueden lle-
gar a ser una parte fundamental
de un sistema de administración
de vídeo (VMS, por sus siglas en inglés),
transformando el vídeo IP en algo más
que una herramienta de monitorización
pasiva. Los algoritmos de analíticas de ví-
deo modernos han transformado la ma-
nera en la que se lleva a cabo la monito-
rización y las acciones tomadas en el ví-
deo registrado o histórico.
Existen factores internos y externos
que impactan en el rendimiento de las
analíticas de vídeo basadas en recono-
cimiento de imágenes por ordenador. El
rendimiento podría variar considerable-
mente dependiendo del ambiente en
donde sean implementadas. Y dichos
factores pueden ser clasificados en tres
categorías generales: factores ambienta-
les, factores computacionales y la defini-
ción de precisión.
Cada uno de ellos juega un rol muy
importante en la exactitud de la analí-
tica, la frecuencia con la que se generan
falsas alarmas y la simplificación de las
operaciones en el VMS.
Factores ambientales
Todos los días, operadores de sistemas
de videovigilancia se enfrentan a fac-
tores ambientales que afectan a la cali-
dad de sus analíticas de vídeo. Cada uno
de estos factores juega un papel funda-
mental en el rendimiento de casi todos
los algoritmos para analíticas. Los facto-
res incluyen:
Ángulo de la cámara.
Distancia del objeto.
Niveles de iluminación.
Grado de actividad.
Algunos de estos factores están fuera
del alcance del operador del sistema de
videovigilancia. Tanto en el rastreo de in-
teriores como de exteriores, el clima, los
niveles de iluminación, el grado de ac-
tividad y el fondo de la escena pueden
cambiar sin mucha advertencia. Enten-
der cómo estos factores podrían afec-
tar a las analíticas de vídeo permitirá a
los administradores del sistema hacer las
modificaciones correspondientes para
mejorar la precisión.
Factores computacionales
A diferencia de los factores ambienta-
les, que en la mayoría de los casos es-
tán fuera del control del administrador
u operador, existen factores computa-
cionales que afectan al rendimiento de
las analíticas pero que pueden ser ajus-
tados. Para garantizar un buen rendi-
miento de las analíticas de vídeo es im-
portante optimizar los siguientes facto-
res computacionales:
Poder de procesamiento.
Resolución.
Cuadros por segundo.
Disco duro.
Almacenamiento.
Cada uno de estos factores está in-
terrelacionado. Por ejemplo, si se au-
menta la cantidad de cuadros por se-
gundo o la resolución de vídeo a la que
se desea grabar, la cantidad de memo-
ria y el poder de procesamiento para
ejecutar analíticas de vídeo también de-
berán incrementarse. Estos factores son
la piedra angular para implementar un
sistema de vigilancia robusto que apro-
veche el poder de las analíticas de ví-
deo y permita modificarlos y controlar-
los de manera mucho más sencilla que
los ambientales.
Definición de precisión
Determinar la precisión de las analíti-
cas de vídeo puede llegar a ser una ta-
rea complicada, no sólo debido a los fac-
tores ya discutidos, sino también por la
relación que existe con la definición de
precisión. Esta palabra tiene un signifi-
cado distinto dependiendo de cada per-
sona, por lo que es importante estable-
cer expectativas adecuadas.
En algunos casos, los administrado-
res del sistema definen requerimientos
del grado de precisión en las analíticas
de vídeo con la finalidad de evaluar la
utilidad de la tecnología. Mientras que
una expectativa de rendimiento es un
requerimiento razonable, la respuesta a
este último puede estar condicionada
por la forma en que los datos han sido
definidos.
La imagen de lo que involucra la pala-
bra precisión es compleja. Los límites de
la definición son muchos. Por ejemplo,
tiempo extra, número de eventos, etc.
Así pues, para determinar correctamente
las expectativas de rendimiento de la
analítica es importante, en primer lugar,
definir el criterio de medición a utilizar.
Las analíticas de vídeo pueden ser un
importante complemento a cualquier
sistema de seguridad; sin embargo, es
importante entender los elementos
que afectan a su exactitud y fuerza para
combatirlos.
Justin Schorn
Vicepresidente de Gestión de Productos de Aimetis Corp.
Puntos clave para mejorar el rendimiento
de las analíticas de vídeo