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Recomendaciones para el procesamiento de videos con cámaras fijas

08-10-20 15:46 / by Sebastián Segovia

¿Como hacer que tus videos sean optimos para el procesamiento en la plataforma de analisis de videos?

 

 

A pesar de que nuestra plataforma tiene una buena tasa de precisión a la hora de detectar una amplia gama de vehiculos y elementos urbanos. Es recomendable seguir los puntos detallados a continuación para asegurar una buena cálidad en el resultado entregado.

 

 

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(Recomendado a la hora de grabar en terreno)

 

 

Punto 1: Distancia de los objetos analizados

 

En sintesis. Ni muy lejos ni muy cerca. Para obtener buenas detecciones de los elementos es necesario que las dimensiones de los elementos a detectar sean al menos 4-5% del tamaño de la escena, tomando en consideración una resolución minima VGA. Los objetos más pequeños pueden ser dificiles de detectar en algunos casos. (Esto tambien se ve afectado por otros factores, como: desenfoque o falta de nitidez en la grabación).

 

Figura 1: Ejemplo positivo y negativo de distancia lejana.

 

Otro factor a tomar en cuenta es que los objetos a detectar no cubran una parte sustancial de la escena (no más del 30%). La detección podria tomarse como falsa y dificultaria el tracker de los elementos a medir. Para solucionar esto se recomienda obtener un buen ángulo y zoom a la hora de generar un registro.

 

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Figura 2: Ejemplo positivo y negativo de distancia cercana.

 

Punto 2: Altura de la cámara

Una altura demasiado baja puede  hacer que los objetos del frente cubran los objetos de la parte posterior que no se detectan y por enden no se rastrean. Lo recomendable es que la cámara este ubicada entre 4 y 6 metros sobre el suelo. Con esto podra trazar la totalidad de los elementos.

 

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Figura 3: Ejemplo positivo y negativo altura de la cámara.

 

Figura 4: Otro ejemplo positivo y negativo de altura de cámara.

 

Punto 3: Inclinación de la cámara

Nuestra herramienta esta entrenada para poder reconocer objetos en condiciones versatiles. Aun asi es recomendable que a mayor altura menor inclinación del ángulo de la cámara. Por ejemplo, con nuestro mástil telescopico la altura recomendada es de 5 metros y entre 10° y 30° de inclinación respecto a la horizontal.

 

Figura 5: Ejemplo de grabación tomada con la aplicación móvil y mástil télescopico WHW.

 

Punto 4: Obstaculos

Los obstáculos son complicados. Algunos de ellos afectan seriamente la capacidad de detección (árboles, otros automóviles, edificios, puentes, grandes señales de tráfico, ..) mientras que otros no (postes delgados, señales de tráfico estándar, cables, ..). El sistema pierde el objeto mientras está cubierto por el obstáculo y, después de que vuelve a aparecer, a menudo se lo considera como un objeto nuevo, lo que hace que la trayectoria del objeto se divida.

 

Figura 6: Ejemplo de obstaculos pasables (señales de tráfico), y obstaculos limitantes (árbol).

 

Punto 5: Iluminación y cálidad de lente

La iluminación de la escena también juega un papel importante en el análisis de video; sin embargo, nuestra herramienta está capacitada para reconocer incluso objetos en la oscuridad. La única condición es que los objetos deben estar al menos un poco iluminados para ser visibles en la imagen a simple vista. Tal vez en el futuro exista una inteligencia artificial con visión nocturna 😜

 

Figura 7: Ejemplo positivo y negativo de iluminación.

 

Tambien es recomendable que el lente de la cámara no este sucio, mojado (gotas de lluvia, por ejemplo) o dañado. Esto implicaria una distorsión en los objetos, doblandolos, ofuscandolos y haciendo que no se parezcan en nada a lo que el sistema esta entrenado para reconocer.

 

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Figura 7: Ejemplo positivo y negativo de iluminación.

 

Los siguientes puntos son recomendados a la hora de realizar grabaciones con cámaras o transmisión desde CCTV. Con nuestra aplicación móvil (gratuita) solo tienes que posicionar la cámara directamente o utilizando nuestro mástil portable ajustando la altura y el ángulo. Más facil imposible 😄

 

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Punto 6: Resolución de video y cálidad del objeto

Nuestra herramienta puede manejar resoluciones más bajas hasta VGA. Sin embargo, las resoluciones más bajas van de la mano con una óptica de baja calidad y una tasa de bits baja, lo que hace que los contornos del objeto no sean nítidos (estén borrosos) o no se parezcan al objeto del mundo real. Se debe considerar establecer una resolución que muestra claramente los contornos del objeto. 

 

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Figura 8: Ejemplo de resolución de video nítida y deficiente.

 

Punto 7: Velocidad del obturador

La velocidad de obturación de la cámara afecta la claridad de los contornos del objeto en movimiento, especialmente en condiciones de poca luz y cerca de la cámara. Algunas cámaras cambian a velocidades de obturación más largas para mantener el mismo brillo general de la escena durante la noche. Intente evitar esto y más bien mantenga la claridad de los objetos. Nuestra herramienta está capacitada para reconocer objetos en la oscuridad, pero si los objetos están demasiado borrosos y carecen por completo de contornos, es muy difícil detectarlos.

 

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Figura 9: Una velocidad más larga afecta la detección del objeto.

 

Punto 8: FPS (cuadros por segundo) y tracking

La velocidad de fotogramas del video o cuadros por segundo, define la fluidez del movimiento del objeto en él, y afecta en gran medida la capacidad de seguimiento del sistema analítico de video (tracker). El seguimiento significa preservar la identidad del objeto entre los fotogramas en los que se detectó. El seguimiento tiene el impacto crucial en tener las buenas trayectorias de objetos sólidos, es decir, para el recuento de tráfico de origen-destino. Además, cuanto mayor es la velocidad de los objetos en el video, peor impacto tiene un FPS bajo en su seguimiento. Lo ideal para el sistema es entre 15 y 30 cuadros por segundo como minimo. Los FPS inferiores a 15 pueden afectar el seguimiento de los objetos en el video. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Figura 10: Ejemplo de diferencia entre fps.

 

 

Conclusión

Si sigue todos los pasos descritos anteriormente, nuestro sistema podra reaccionar bien al análisis y generar detecciones precisas cercana al 100%. Y recuerda que para facilitarte el trabajo puedes utilizar la aplicación móvil, totalmente gratuita:

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Tags: Ciudades sustentables, Smart Cities, WHW, Datos de tráfico, Urbanismo Táctico, Ingenieros en transporte

Sebastián Segovia

Written by Sebastián Segovia

Technology Team Leader de WHW - Amante de las artes, la técnologia y la buena música