7.analítica de-video

• El video análisis o analítica de vídeo es una tecnología
que combina software de análisis con un sistema de
CCTV elevando las prestaciones de un sistema
convencional de visualización de cámaras de seguridad.
• Se usa para analizar señales de video, extraer y procesar
datos específicos, comportamientos o actitudes, para
generar una reacción de acuerdo a las alarmas
entregadas por el sistema.
• Los algoritmos de software se realizan con la ayuda de
procesadores dentro de un PC, o en alguna plataforma
integrada con cámaras de video, dispositivos de
grabación y procesamiento de señal de video digital
especializados.
ANALÍTICA DE VIDEO

El sistema se parametriza para analizar
las imágenes y generar eventos o
alarmas en función de distintos
parámetros. Estas alarmas son
enviadas a la Central Receptora para
que comprueben la situación y
ejecuten las acciones propuestas en el
protocolo de acción: avisar por
teléfono al propietario, a las fuerzas de
seguridad, enviar un mail o un aviso, o
descartar el evento.
ANALÍTICA DE VIDEO

• La analítica de video permite identificar y monitorear
automáticamente y con precisión, el análisis de las
imágenes de CCTV o video IP a través de parámetros
de datos, ofreciendo una herramienta adicional a una
Central de Monitoreo.
• Además, le permite capturar estadísticas de
patrones de comportamiento de personas o clientes
en un negocio, así como estadísticas valiosas.
• La analítica de vídeo puede ayudar, también, a los
operadores en sus tareas de vigilancia, ayudándolos a
centrar su atención en los momentos correctos.
• Sirve para eliminar todo el material al que los
operadores no tienen por qué prestar atención,
permitiéndoles reaccionar rápido cuando ocurre algo.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Los algoritmos de video se integran con la
señal de video y son conocidos como
Sistemas de video inteligente que
funcionan en servidores con la ayuda de
un software específico. También se
pueden integrar en chips (DSP)
Procesadores Digitales de Señal, que
funcionan integrados en cámaras IP o
encoders.
• La tecnología puede evaluar los
contenidos de la señal de video para
determinar la información especifica
acerca del contenido.
ANALÍTICA DE VIDEO

• La analítica de video se utiliza en una
variedad de aplicaciones de seguridad
pública, reducción de mermas y
distribución de inteligencia operacional a
través de varios mercados verticales.
• Al mejorar las soluciones tradicionales de
administración de video, la analítica de
video disminuye el tiempo y el riesgo
asociados con la revisión humana y brinda
alertas e informes oportunos sobre las
actividades relevantes, al tiempo que
realiza revisiones de registros de señal
video de manera rápida y precisa.
ANALÍTICA DE VIDEO

• En el mundo esta tecnología ha venido
creciendo en varios sectores
incluyendo el Retail, Almacenes de
cadena, Aeropuertos, Puertos
marítimos y terrestres, Fronteras,
Peajes, Bancos, Sector Financiero,
Fábricas, Oil & Gas, Food & Beverage y
en el sector de la Salud, Educación,
Transporte y Gobierno.
• La tecnología de video analítica
mejora la efectividad de la seguridad
de una manera más inteligente, rápida
y eficiente.
ANALÍTICA DE VIDEO

Objetivos
• Aumentar la seguridad escolar.
• Coordinar respuestas de emergencia.
• Reducir el daño a la propiedad.
• Reducir el gasto.
• Aumentar la seguridad pública.
• Acelerar la respuesta ante una
emergencia.
• Reducir el crimen.
• Reducir las mermas.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Mejorar la calidad de vida de los
clientes.
• Disminuir las amenazas contra la
seguridad.
• Mejorar el control de la calidad.
• Reducir los robos.
• Evaluar el rendimiento del personal.
• Aumentar la frecuencia de los viajes
de los clientes.
• Mejorar la experiencia de servicio al
cliente.
• Garantizar el cumplimiento de los
procedimientos.
ANALÍTICA DE VIDEO

Funciones
• Identificar actividades tales como
pintura por pulverización, roturas de
ventanas y vandalismo.
• Identificar bolsos u objetos
sospechosos que hayan quedado
abandonados.
• Estar alerta frente a objetos que
bloqueen las salidas de emergencia.
• Identificar merodeos o vandalismo en
parques, calles y edificios.
• Enviar avisos automáticos por correo
electrónico y fotos instantáneas a
primeros en responder.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Comprender el flujo y la densidad
del tráfico por las calles y
carreteras de una ciudad.
• Identificar zonas peatonales
concurridas.
• Supervisar y controlar filas en
mostradores de servicios
gubernamentales.
• Identificar objetos sospechosos o
vehículos detenidos.
• Filtrar días de video en segundos
mediante búsquedas inteligentes.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Recibir notificaciones de objetos
desatendidos.
• Identificar objetos que bloquean las salidas
de emergencia.
• Hacer cumplir las actividades de atención del
paciente que correspondan en clínicas y
hospitales.
• Estar alerta frente al ingreso de personas en
áreas restringidas.
• Activar acciones automáticas (por ejemplo,
bloquear puertas, encender luces, etc.)
ANALÍTICA DE VIDEO

• Identificar actividades irregulares en
una cadena de producción.
• Estar alerta frente a ingresos en obras
de construcción en horarios no
laborales.
• Estar alerta frente a merodeos en
zonas específicas.
• Recibir alertas si se retiran equipos.
• Identificar vehículos o paquetes
sospechosos.
• Contar las personas que entran a una
tienda.
• Evaluar los patrones de flujo de tráfico
por pasillo, vitrina u otras áreas.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Generar informes a pedido para evaluar el
tiempo de permanencia, la ocupación, la
densidad, etc.
• Estar alerta frente a la presencia de
clientes en la caja registradora.
• Identificar actividades fuera del horario
laboral.
• Identificar comportamientos de compras
sospechosos.
• Estar alerta frente a merodeos en zonas de
robos de alto riesgo.
• Hacer cumplir los procedimientos de
alarma de la vigilancia electrónica de
artículos.
• Detectar el retiro de artículos de mucho
valor.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Identificar objetos sospechosos
abandonados en una calle, en un
ferrocarril o en las plataformas de tránsito
u otras áreas de alto riesgo.
• Recibir notificación de objetos que
bloquean los corredores o las puertas de
emergencia.
• Identificar horas y lugares de viaje más
congestionados.
• Comprender el flujo de pasajeros y los
patrones de permanencia.
• Evaluar la ocupación de pasajeros.
• Estar alerta frente a personas sobre los
rieles del tren o en zonas restringidas.
• Identificar a personas o coches que se
abren paso en dirección opuesta a un
grupo de personas o por una calle.
ANALÍTICA DE VIDEO

Arquitectura
Existen varios tipos y arquitecturas de
soluciones de análisis de vídeo, cada una
con sus ventajas y desventajas.
Los principales fabricantes del mercado
ofrecen soluciones:
• Integradas en los dispositivos IP
(codificadores o cámaras)
• Con análisis de video hecho en
servidores.
• Soluciones híbridas, llamadas distribuidas
(embedded + servidor).
ANALÍTICA DE VIDEO

Soluciones Incorporadas (Embedded)
• Estas son las soluciones donde se
realiza el análisis de video en la
cámara IP o codificador (cámaras
analógicas). Donde la imagen
capturada (pura) es analizada por el
procesador del dispositivo de
borde.
• El dispositivo también comprueba si
se ha roto alguna de las reglas, y
según el caso, advierte al operador
en el sistema de vigilancia de video.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Estas soluciones son típicamente
proporcionadas por los fabricantes de
cámaras IP y codificadores.
• Las Sistemas Integrados son los
preferidos para las soluciones de
análisis de video, especialmente en
proyectos de cientos de cámaras, ya
que necesitan una menor cantidad de
servidores, toman menos
procesamiento y memoria de los
servidores, menor ancho de banda de
la red.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Pueden realizar varios tipos de reglas, como
la detección de personas, vehículos y
objetos a través de líneas virtuales, objetos
que aparecen o desaparecen, conteo y flujo,
etc.
• Sin embargo, el procesamiento de las
cámaras IP permite realizar
simultáneamente sólo 2 o 3 reglas y no
permite realizar algoritmos más complejos,
como son la detección de humo/fuego,
reconocimiento facial y OCR
(Reconocimiento óptico de caracteres) tales
como el reconocimiento de placas o
contenedores marítimos.
ANALÍTICA DE VIDEO

Ventajas
• Disminución de los requisitos de ancho de banda y almacenamiento = Importantes
ahorros en los costos
La incorporación de analítica en dispositivos en la periferia de la red permite el
procesamiento de la alimentación de video que se produce en la periferia. Luego, los
usuarios finales pueden optar por enviar sólo los datos significativos al servidor. Esto
disminuye los requisitos de ancho de banda y almacenamiento, lo que genera
importantes ahorros en los costos.
• Reducción de costos de adquisición y mantenimiento
La incorporación de analítica en dispositivos en la periferia de la red implica una gran
reducción de los costos de hardware del servidor, lo que disminuye notablemente los
costos de adquisición. Además, con menos hardware, disminuyen los requisitos de
mantenimiento y de espacio, lo que genera una reducción del costo total de propiedad.
ANALÍTICA DE VIDEO

Desventajas
• Potencia de procesamiento limitada = Precisión reducida
La principal desventaja de la analítica en la periferia es la potencia de
procesamiento limitada de los DSP rentables.
Muchos algoritmos de analítica de video de alta calidad requieren gran
espacio y la mayoría de los DSP no tienen la memoria y la potencia de
procesamiento suficientes como para ejecutarlos correctamente.
La potencia de procesamiento reducida disminuye la precisión de la
analítica, lo que puede generar un incremento de las alertas falsas.
• Configuración que consume mucha mano de obra
Otra desventaja de la incorporación de analítica en codificadores,
hardware de cámaras o DSP es el hecho de que cada dispositivo debe ser
configurado de manera individual.
Esto incrementa el tiempo de instalación y genera costos inesperados.
ANALÍTICA DE VIDEO

Soluciones de servidor
• En este caso, las imágenes de las
cámaras IP y los codificadores, además
de ser enviadas al servidor de grabación
y las estaciones de monitoreo, se envía a
los servidores de Análisis.
• Estos servidores analizan las imágenes de
varias cámaras simultáneamente y
aplicarán diferentes reglas.
• Si se detecta un incidente, el sistema
advierte a los operadores.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Estas soluciones son típicamente
proporcionadas por los desarrolladores
del software de monitoreo.
• Estos son los preferidos principalmente
para soluciones pequeñas y medianas,
hasta 32 cámaras.
• Soluciones integradas en los servidores
permiten realizar todos los posibles
algoritmos (reconocimiento facial, placas,
etc.) al mismo tiempo.
ANALÍTICA DE VIDEO

• El límite de las cámaras y los
algoritmos dependen sólo de la
configuración del servidor (procesador
y RAM), lo cual limita la capacidad de
análisis a una cierta cantidad de
canales.
• Esta solución no se recomienda para
sistemas que contengan cientos de
cámaras, puesto que dependerá de
una gran cantidad de servidores.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Además, aumenta el ancho de banda
consumido ya que las imágenes de las
cámaras se analizan en los servidores.
• Otra desventaja es que el análisis no
es realizado sobre la señal de video
puro, sino después del proceso de
compresión y descompresión, es decir,
cuando puede haber pérdidas y ruido
en la señal.
• Lo anterior puede generar falsas
alarmas.
ANALÍTICA DE VIDEO

Soluciones híbridas
• Las soluciones híbridas son la grande tendencia del
mercado. En estos, las cámaras IP y los
codificadores realizan la análisis de vídeo por
encima de la imagen pura, y envían metadatos
(informaciones y resultados de la análisis en
tiempo real) a un servidor, que indica si los objetos,
personas o vehículos rompieron algunas de las
reglas.
• Estas soluciones evitan el consumo de ancho de
banda (se usa sólo para los metadatos), permite el
uso de todos los algoritmos e incluso ilimitados. Un
servidor de análisis de vídeo híbrido puede
soportar cientos de cámaras, ya que el
procesamiento y la memoria no son consumidos
para la análisis de video.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Este tipo de soluciones es ofrecido por los
fabricantes de software de monitoreo de
video y por algunas empresas dedicadas a
la elaboración de análisis de vídeo.
• Además de todas estas ventajas, el
almacenamiento de metadatos permite la
búsqueda de vídeo forense.
• El único inconveniente es que las
soluciones híbridas no se pueden emplear
para reconocimiento de placas y
contenedores, ni para el reconocimiento
de caras.
ANALÍTICA DE VIDEO

Búsqueda de vídeo forense
• El almacenamiento de metadatos generados en la
solución híbrida en bases de datos, permite realizar
búsquedas de eventos e incidentes ocurridos en el
pasado.
La búsqueda de video puede generarse por diversos tipos
de filtros, tales como:
• Tipo de blanco: persona, vehículo, objeto
• Tipo de incidente: aparece, desaparece, contando, línea
virtual, etc..
• Color de lo que se busca
• Tiempo
• Velocidad
• Tamaño
• Área de la imagen
ANALÍTICA DE VIDEO

Búsqueda de vídeo forense
• Por lo tanto, es posible encontrar por
ejemplo, un vehículo rojo pequeño en un
horario y día específicos. O un adulto
usando una camisa verde caminando de
un lado de la acera.
• El principal objetivo de la búsqueda
forense, es la reducción del tiempo
requerido para la búsqueda de un
incidente. Esta solución es más que
esencial en los sistemas con cientos de
cámaras.
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Metadatos
• Los metadatos son datos altamente
estructurados que describen información,
describen el contenido, la calidad, la
condición y otras características de los
datos. Es "Información sobre información"
o "datos sobre los datos".
• Algunos ejemplos de información que se
puede describir usando metadatos son:
impresa, audiovisual, geoespacial, etc.
• El término metadatos describe varios
atributos de los objetos de información y
les otorga significado, contexto y
organización.
ANALÍTICA DE VIDEO

TIPOS DE METADATOS Y SUS
FUNCIONES
Con fines prácticos, los tipos y
funciones de los metadatos pueden
clasificarse en tres amplias
categorías: descriptivos,
estructurales y administrativos. Estas
categorías no siempre tienen límites
bien definidos y con frecuencia
presentan un significativo nivel de
superposición. Por ejemplo, los
metadatos administrativos pueden
incluir una amplia gama de
información que podría ser
considerada como metadatos
descriptivos y estructurales.
ANALÍTICA DE VIDEO

FUNCIONES
 Organizar y mantener el caudal del conjunto de
datos de una organización.
 Proporcionar información para catálogos de
datos y centros de distribución de metadatos.
 Proveer información necesaria para interpretar
y procesar datos transferidos por otra
organización.
 Proporcionar una descripción de una entidad
de información junto con otra información
necesaria para su manejo y preservación.
 Proporcionar los puntos de acceso a esa
descripción.
 Codificar esa descripción.
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Proceso
Hay tres criterios importantes que permiten determinar si un
sistema, dispositivo o solución es realmente inteligente:
• En primer lugar, debe ser una aplicación de la inteligencia
artificial, específicamente de la visión artificial. Esto es
importante ya que la visión artificial, la ciencia que
enseña a un computador a ver, es el fundamento de todos
los sistemas basados en la visión que son realmente
inteligentes.
• En segundo lugar, el software debe ser capaz de separar
de forma precisa y confiable los objetos del primer plano
de los del fondo. Esto es relevante porque un sistema
realmente inteligente es aquel que puede interpretar e
informar sobre eventos reales, no solamente reaccionar al
movimiento.
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• En tercer lugar, el sistema debe poder
proporcionar al usuario información
importante sobre estos eventos, en último
término, en forma de metadatos —una
completa descripción de todo lo que está
pasando dentro de la escena en cada
momento—.
• Esto es importante porque estos datos
proporcionan al usuario las bases para
realizar una búsqueda altamente eficiente
y le permiten aprovechar la infraestructura
de video para obtener información valiosa
para su empresa.
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• 1. calibración
• 2. Clasificación
• 3. Elección de filtro
• 4. Prueba de funcionamiento
Reglas de precisión
• 1. Ubicación de la cámara
• 2. Condiciones de iluminación
• 3. Movimientos ambientales
Fenómenos ambientales como el
viento, la lluvia, la luz solar y las
sombras son detectados, analizados
y rechazados como eventos
naturales inmateriales.
• 4. Selección de lentes y ángulos
• 5. Profundidad de detección
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Factores de rendimiento ambientales
Los factores ambientales ejercen una gran influencia
sobre el rendimiento de prácticamente todos los
algoritmos de la analítica de video. Existen seis factores
ambientales generales:
• Ángulo de la cámara: El ángulo de la cámara puede
influir sobre varios factores utilizados en la analítica de
video, incluidas la perspectiva, la oclusión y la
segmentación de objetos.
• Distancia al objeto: El tamaño de píxeles del objeto es
un elemento importante para la analítica de video. En
general, la analítica de video requiere un tamaño de
píxeles mínimo (por ejemplo, 15 × 15). A la inversa, si
el tamaño de píxeles de los objetos es demasiado
grande, puede distorsionar el rendimiento de la
analítica (por ejemplo, reflejar luz en la cámara).
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• Nivel de iluminación: En algunos casos la
iluminación puede influir sobre la analítica de
video. Primero, para que la analítica de video
detecte los objetos, es necesario que haya una
iluminación mínima (a menos que se utilicen
cámaras infrarrojas o térmicas). Segundo, los
cambios abruptos en la iluminación (por ejemplo,
la apertura de puertas) pueden causar
conclusiones falsas.
• Grado de actividad: El grado de actividad de un
entorno ejerce influencia sobre el rendimiento de
la analítica de video. En general, cuanto mayor sea
el nivel de actividad, mayores serán las
conclusiones falsas generadas por el algoritmo de
analítica de video.
ANALÍTICA DE VIDEO

• Clima: La volatilidad y los cambios del clima (sol, lluvia,
nieve, viento, árboles, nubes, sombras, etc.) pueden
generar conclusiones falsas para la analítica de video,
especialmente en entornos exteriores. El clima
también afecta la analítica de video en entornos
interiores cuando hay grandes ventanas y puertas de
vidrio y las condiciones mencionadas crean cambios
en la escena captada por la cámara interna.
• Fondos: El grado de cambio del fondo de una vista de
la cámara puede afectar el rendimiento de la analítica
de video. Por ejemplo, si la vista de la cámara incluye
una escalera eléctrica en constante movimiento, esto
podría generar conclusiones falsas y será necesario
considerar este hecho al desarrollar o instalar la
solución.
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Factores de rendimiento informáticos
Los algoritmos de analítica de video pueden
variar considerablemente en la cantidad de
potencia informática necesaria para su correcta
ejecución. Existen cinco factores generales que
afectan el rendimiento:
• Potencia de procesamiento: Se requiere más
CPU para detectar objetos pequeños que se
mueven rápidamente. Esto se debe a que el
motor necesita ejecutarse a una alta resolución
(detectar objetos pequeños) y a una alta
velocidad de cuadros FPS (rastrear objetos
rápidos).
ANALÍTICA DE VIDEO

• Resolución: En general, puede grabar
video a 4CIF y realizar análisis a una
cantidad de CIF que ahorre CPU. Si desea
detectar objetos muy pequeños, debe
ejecutarlo a 4CIF.
• Velocidad de cuadros: La mayoría de los
motores de analítica necesitan entre 5 y 8
cuadros por segundo. Para rastrear
objetos móviles rápidos se requiere mayor
cantidad de FPS. Incluso la analítica de
detección de objetos abandonados utiliza
rastreo de movimiento para reducir los
falsos positivos.
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• Disco duro: Si desea buscar a través de
grabaciones analizadas (por ejemplo,
objetos que se mueven cerca de un
automóvil), deberá almacenar los
metadatos XML producidos por el motor
de analítica. En general, esto ocupa una
cantidad insignificante de disco duro.
• Memoria: En general, un motor de
analítica requiere una memoria adicional
de 10 MB a 100 MB cuando se ejecuta en
una computadora. Mayores resoluciones
necesitan más memoria.
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Aplicaciones
• Conteo de personas y vehículos.
• Cruce de líneas o puertas, o región
geográfica.
• Brecha perimetral/cerco virtual.
• Detección de elementos
abandonados.
• Clasificación de objetos.
• Detección de elementos
eliminados.
• Determinar la situación, velocidad
y dirección del movimiento.
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• Identificar movimientos sospechosos
de personas u objetos.
• La detección y rastreo de movimiento.
• Reconocimiento facial.
• Reconocimiento automatizado de
placas vehiculares.
• Detección de Dirección opuesta,
Loitering o merodeo en un lugar
prohibido durante un lapso inusual.
• Detectar, rastrear y analizar la
información para identificar
comportamientos específicos de
personas y vehículos.
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• Detección de detención en áreas
restringidas.
• Monitoreo de transacciones en un
cajero automático y punto de venta.
• Seguimiento de objetos.
• Detección de movimiento en sentido
contrario.
• Detección de tiempo de permanencia
en determinado lugar.
• Detección de alteración o fallo de la
cámara.
• Detección de ingresos no autorizados.
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