Densidad de píxel por AXIS

El número de píxeles perfecto

Esta guía paso a paso desarollada por Axis Communications le ayudará a seleccionar las mejores cámaras teniendo en cuenta la densidad de píxel, sus requisitos operativos y las situaciones de vigilancia.

La ausencia de normas en el sector y las dificultades del proceso pueden llevar a muchos instaladores a perder de vista un elemento clave de cualquier instalación: los requisitos operativos o la finalidad última de la vigilancia.

En esta guía, presentamos el modelo de densidad de píxel, un método que permite dar respuesta a los requisitos operativos de su sistema con modernas soluciones de videovigilancia y cámaras IP.

Con la introducción de las cámaras IP y especialmente a través del desarrollo de las cámaras megapíxel y HDTV, ha surgido la necesidad de encontrar una nueva forma de determinar cómo satisfacer los requisitos operativos.En estos seis pasos presentamos un modelo que permite dar respuesta a los requisitos operativos al utilizar las cámaras de vídeo e IP más modernas.

Al recomendar cámaras y hablar sobre cuál es la “mejor” cámara del mercado, muchas veces todo se reduce a hojas de datos y especificaciones técnicas.El resultado es que muchos instaladores pierden de vista un elemento clave de cualquier instalación: los requisitos operativos, es decir, la finalidad última de la vigilancia.

Antes, cuando la vigilancia era únicamente analógica, la selección de la cámara más adecuada para cada situación dependía básicamente de la elección del mejor objetivo, ya que no había muchas resoluciones entre las que elegir.La mayor parte de los sistemas de CCTV están diseñados para controlar comportamientos humanos, por lo que el cuerpo humano era la principal vara de medir.Para diferenciar entre distintos tipos de situaciones, se establecieron varias categorías, en función del porcentaje de representación de la altura de un cuerpo humano en el campo de visión.Aunque sin llegar a la categoría de estándar universal, terminó por imponerse la diferenciación entre detección, reconocimiento e identificación.

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Las figuras de la tabla 1 pueden servir para hablar de resoluciones analógicas estándar, pero no funcionan igual al hablar de las resoluciones de las cámaras IP.Aunque es posible convertir las líneas de TV en píxeles (como en la tabla 2), esta operación resulta demasiado compleja aplicada a situaciones reales.¿Y si hay una solución mejor?

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Densidad de píxel

El crecimiento de la vigilancia IP nos ha hecho reconsiderar el modo en que definimos nuestros requisitos operativos.

En lugar de utilizar la altura vertical como un porcentaje, podemos centrarnos en la densidad de píxel, que hace referencia al número de píxeles que representan el objeto de interés, generalmente, la cara de una persona.

El rostro humano tiene rasgos identificativos distintivos, y las variaciones en la anchura de la cara son inferiores a las de la altura o la anchura del cuerpo. La anchura media del rostro humano es de 16 centímetros (6,3 pulgadas). Atendiendo a las recomendaciones del laboratorio sueco de ciencias forenses, y conforme a los resultados de nuestras propias pruebas, hemos optado por utilizar 80 píxeles como requisito para el reconocimiento facial en condiciones difíciles¹ (consulte la tabla 3).

Algunas fuentes² recomiendan 40 píxeles para un rostro y, aunque 80 píxeles/rostro puede parecer demasiado, Axis recomienda este número dada la escasez de indicadores útiles para el reconocimiento. Para el reconocimiento, los conocimientos previos añaden factores como la manera en que se mueve una persona, que es fácil de observar y reconocer, pero difícil de identificar y describir con exactitud. Para garantizar una calidad de vídeo suficiente aun cuando el objeto no está directamente orientado hacia la cámara, o en condiciones de luz que no son óptimas, 80 píxeles proporcionan un buen margen de seguridad.

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¹ Condiciones difíciles: Situaciones con iluminación muy irregular o débil. Las personas, objetos y vehículos se ven desde un ángulo en el que los detalles quedan en la sombra o alejados de la cámara.También se incluirían en esta categoría situaciones en que personas, objetos o vehículos se mueven a gran velocidad por una zona.Es más habitual en exteriores sin iluminación adicional o en interiores muy oscuros.
² Véase la norma europea EN 50132-7:2012 de CENELEC
³ Buenas condiciones: situaciones con una iluminación correcta.Las personas, objetos o vehículos se mueven a una velocidad razonable y se ven desde un ángulo que permite apreciar suficientes detalles.Es habitual en interiores, con una iluminación equilibrada, o en exteriores con iluminación adicional.

Un modelo sencillo

Al igual que con los modelos analógicos anteriores, el objetivo es facilitar la especificación de una cámara y un campo de visión con el fin de cumplir los requisitos operativos establecidos previamente, en lugar de definir un estándar mínimo fijo.No hay forma de garantizar que la observación de esta regla básica permita a la cámara dar respuesta a los requisitos operativos, ni siquiera con las densidades de píxel definidas.

Y para complicar un poco más las cosas, tampoco podemos decir que no se cumplirá un requisito operativo si una instalación no se ajusta a las directrices.El motivo es que el mundo real no puede reducirse a una simple ecuación matemática que no tiene en cuenta factores tan complejos como la dirección de la luz, la intensidad y la dinámica.Y el modelo tampoco valora elementos como la compresión de la imagen o la calidad de la óptica.La elección del sistema óptico resulta de una vital importancia, pues se trata en el fondo de una ciencia propia, por lo que es recomendable trabajar con proveedores que comercialicen cámaras probadas con los correspondientes objetivos.

Definición de los requisitos operativos

Al igual que ocurre con el método analógico de los porcentajes, los requisitos operativos deben especificarse tomando como referencia un punto o una línea a 90 grados del eje de la cámara, dentro del campo de visión.Este paso tiene una importancia fundamental, ya que cuanto más se aleja un objeto de la cámara, más disminuye la densidad de píxel. En Axis, denominamos línea de captura esta línea imaginaria a lo largo del campo de visión.Sin embargo, al igual que la escala de porcentajes ampliada no resulta útil como referencia en el mundo real, tampoco sirven las cabezas humanas.Para el día a día, necesitamos una referencia estandarizada.

La Tabla 4 ilustra los requisitos operativos para un rostro estándar y los cálculos de densidad de píxel en centímetros y en pulgadas. Una vez conocidas estas cifras, podemos usarlas de diferentes formas. La Figura 1  ilustra los tres criterios operativos, desde el reconocimiento en el extremo izquierdo hasta la detección en el derecho.

Tabla-4-Axis

Axis 3 jemplos

Aplicación del modelo de Densidad de Píxel

Ahora que ya dispone de toda la información necesaria, es hora de aplicar el método.

Para determinar los requisitos operativos en una escena concreta, las cifras nos ayudarán a identificar la resolución mínima necesaria. Para reconocer personas en un muelle de carga de 10 m de ancho, necesitamos como mínimo 125 px/m, es decir, un total de 1.250 píxeles. Por lo tanto, bastará con una cámara con una resolución horizontal de 1.280 píxeles.

En otro ejemplo, un cliente tiene que supervisar una oficina con una cámara HDTV y quiere saber la anchura máxima de una escena con fines de identificación.La resolución de 1.920 x 1.080 píxeles de la cámara nos indica que la anchura máxima de una escena con fines de identificación es de 1.920/5 px/cm = 384 cm.

A una resolución más baja, la anchura máxima de la escena será inferior.En una imagen más grande, la línea de captura estará más alejada, lo que nos ofrecerá un área de identificación mayor.

De este modo, un integrador lo tiene más fácil para mostrar y describir la escena que permitirá dar respuesta a las necesidades de los clientes.

El contador de píxeles de Axis

Contador de píxeles

El contador de píxeles de Axis permite al integrador comprobar los requisitos operativos haciendo clic en un botón en el momento de configurar la cámara.El contador de píxeles es una ayuda visual en forma de cuadro.Puede mostrarse en la visualización en directo de la cámara con el contador correspondiente, que indica la anchura y altura del cuadro.Además, puede ajustarse y desplazarse por la imagen simplemente arrastrando y soltando.

Figura-2-Axis

Un ejemplo del contador de píxeles

El propietario de una tienda necesita supervisar la zona de caja.La finalidad es la identificación, pero también poder ver la máxima superficie posible de la tienda.Para dar respuesta a estos requisitos con una cámara tipo domo de 720p, podemos utilizar 500 píxeles como valor en el contador de píxeles y ajustar la cámara de modo que quepa una regla de 1 m en el contador de píxeles.Por último, tendremos que reorientar la cámara para obtener la mejor visión posible de la tienda, lo que nos permitirá satisfacer las dos necesidades.

Otra opción sería usar un objeto de un tamaño conocido, como una hoja de papel A4 (de 30 cm de anchura) o una puerta, como en el ejemplo de la imagen.A efectos de identificación, el tamaño en píxeles de una hoja A4 sería de 5 px/cm multiplicado por 30, es decir, 150 píxeles.

Este método también puede usarse para calcular a qué distancias la cámara puede obtener una imagen adecuada, esto es, hasta dónde puede “ver”.

Conclusión – Densidad de Píxel

Aunque acabamos de ver solo una parte de una tarea tan compleja como la selección de una cámara, nos permite disponer de unas pautas básicas para determinar las propiedades que debe reunir. Además, se trata de un modelo muy práctico, en el que el usuario solo tiene que recordar las cifras de los tres requisitos operativos diferentes.

Ningún modelo teórico puede tener en cuenta todos los factores que determinan la usabilidad de la imagen y, a la vez, funcionar como referencia en el mundo real, pero este modelo contribuye a arrojar algo más de luz a la difícil misión de configurar un sistema de vigilancia adecuado para una finalidad concreta.Esperamos que este método ayude a todos los profesionales de la videovigilancia a manejar con comodidad los requisitos operativos.

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