¿Qué ajustes de la cámara influyen en el rendimiento de Video Analytics de Bosch y por qué?
Fuente: BOSCH

¿Qué ajustes de la cámara influyen en el rendimiento de Video Analytics de Bosch y por qué?

Análisis de video como Intelligent Video Analytics (IVA), IVA Flow, Intelligent Tracking (iTracking), Essential Video Analytics, y MOTION+  pueden estar disponibles en las cámaras IP de Bosch. 

Generalidades

¿Qué configuraciones y parametrizaciones que se efectúan en las cámaras de video vigilancia influyen en el rendimiento del análisis de video y cuáles son las mejores prácticas para su configuración?

En general, hay tres bloques de procesamiento diferentes:

  • Imágenes, que lee el sensor de la cámara y genera las imágenes de video
  • Codificador, que toma estas imágenes y las prepara para su transmisión a través de la red
  • Analítica de vídeo

En las cámaras IP de Bosch, pueden estar disponibles los siguientes análisis de video:

  • Intelligent Video Analytics (IVA),
  • IVA Flow,
  • Intelligent Tracking (iTracking),
  • Essential Video Analytics,
  • MOTION+.

Esos análisis de video obtienen las imágenes para analizarlas directamente desde el bloque de imágenes (sensor y DSP) y son completamente independientes del codificador, que comienza a procesar las imágenes en paralelo. Por lo tanto, todas las configuraciones que influyen en la calidad y el procesamiento digital de las imágenes también influyen en el análisis de video, mientras que la configuración del codificador no tiene importancia para el rendimiento del análisis de video. Hay algunos casos especiales como el enmascaramiento de privacidad, el estampado y sobreposición de datos en pantalla y el trabajo con cámaras térmicas, que también se tratarán aquí.

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En el envío de las imágenes de video desde el codificador y el análisis de video son procesos que se ejecutan en paralelo, los resultados y los metadatos del análisis de video generalmente se envían 1 o 2 cuadros después de las imágenes correspondientes. En la vista en vivo, todo se muestra tan pronto como está disponible para minimizar el retraso causado por la codificación, transmisión y decodificación. Por lo tanto, no se produce ninguna sincronización de video y metadatos, y los objetos/cambios detectados por el análisis de video parecen retrasarse. Al ver el video grabado, éste ya no es visible ya que allí se realiza la sincronización adecuada.

Resolución y velocidad de fotogramas base

La variante de aplicación de la cámara y su configuración básica determinan la resolución del video, así como la velocidad de fotogramas base. Se configura a través de la siguiente navegación por los menús de configuración del dispositivo:

  • Cámara Configuración - Menú del instalador (usando la página web de dispositivo),
  • También se puede a través de General - Inicialización (dentro de la interfaz de Bosch Configuration Manager).

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Consulte la nota técnica sobre las capacidades de VCA por dispositivo para ver qué resolución de análisis de video interno y velocidad de fotogramas según el tipo de análisis de video y la configuración elegida aquí se utilizan.

Tenga en cuenta que las velocidades de fotogramas seleccionables en la configuración del codificador dependen de la frecuencia de fotogramas base, pero son independientes de la frecuencia de fotogramas que utiliza el análisis de video. Además, los resultados y los metadatos del análisis de video se entregarán con la velocidad de fotogramas utilizada para el análisis de video en sí.

Por lo tanto, es posible, por ejemplo, que el codificador entregue el video con solo 1 cuadro por segundo (fps), pero los resultados del análisis de video y los metadatos en realidad se entreguen a 15 fps. También es posible que el codificador entregue 60 fps para el video, pero los resultados de análisis de video y los metadatos solo se entregan a 15 fps. Esto también será visible en la vista en vivo, así como al ver videos grabados, ya que la visualización de los resultados de análisis de video y los metadatos se actualizan tan a menudo como se obtenga nueva información.

Tenga en cuenta que hay tres casos especiales en los que la velocidad de fotogramas de análisis de video puede disminuir:

  • El tiempo de exposición es demasiado grande/se hace demasiado grande. Entonces, la imagen no puede proporcionar la velocidad de fotogramas completa para el análisis de video. Esto se puede evitar asegurándose de que la velocidad de fotogramas mínima en el modo de exposición automática no sea inferior a la velocidad de fotogramas de Intelligent Video Analytics / Intelligent Video Analytics FLOW / Essential Video Analytics / MOTION+ especificada. Vea detalles más adelante.
  • Hay demasiados objetos en el campo de visión para ser rastreados en tiempo real por el análisis de video. Esto puede suceder con el modo de seguimiento de personas en 3D en multitudes. Actualmente, se pueden rastrear ~10 objetos en tiempo real con Intelligent Video Analytics en CPP4, ~20 objetos con Intelligent Video Analytics en CPP6/7 y ~10 objetos con Essential Video Analytics. Luego, el análisis de video procesará todo el cuadro, incluso si lleva más tiempo, la entrega de los metadatos resultantes se retrasa y el análisis de video elimina el siguiente cuadro o cuadros para continuar con la siguiente imagen actualizada. No obstante, Intelligent Video Analytics/Essential Video Analytics seguirá rastreando los objetos.
  • Solo Essential Video Analytics: la carga de procesamiento en el chip del codificador es demasiado alta y Essential Video Analytics no obtiene suficiente potencia de procesamiento (Essential Video Analytics comparte el procesamiento con el DSP de la cámara). La carga de procesamiento en el chip del codificador está determinada por la transmisión en vivo, la grabación o la reproducción del dispositivo, y por las tasas de bits que utilizan. En general, todos tienen la misma prioridad y necesitan compartir el poder de procesamiento. Las instantáneas/transmisión JPEG tienen menor prioridad que Essential Video Analytics, por lo tanto, las caídas de fotogramas se producen con la transmisión JPEG en lugar de los metadatos de Essential Video Analytics.

Tenga en cuenta que Intelligent Video Analytics utiliza una unidad aceleradora de hardware (procesador alterno al DSP de la cámara) y, por lo tanto, es independiente de la carga de procesamiento en el chip codificador. MOTION+ y la detección de manipulaciones son insignificantes desde el punto de vista de la potencia de procesamiento, independientemente de dónde se procesen.

La caída de la velocidad de fotogramas es motivo de preocupación para el análisis de video, ya que es posible que ya no se detecten los movimientos rápidos, especialmente cerca de la cámara, y porque la detección inicial de objetos se retrasará. La caída de fotogramas individuales normalmente no degrada el rendimiento de manera significativa, pero el tiempo de exposición puede reducir la velocidad de fotogramas a 1 fps o menos, lo que hace que los objetos y las alertas se pasen por alto por completo con el análisis de video.

Modos de escena y mejoramiento de imagen

En general, una imagen agradable y fácil de interpretar para un ser humano también es una imagen que proporcionará un buen rendimiento de análisis de video. El análisis de video no se adapta bien a los niveles altos de ruido, el bajo contraste o los objetos borrosos, y no puede detectar nada que no sea visible en la imagen, por ejemplo, cuando toda la escena es demasiado oscura, en esos casos puntuales, la iluminación artificial o un sensor térmico siempre son recomendables para el uso de análisis de video por la noche o en escenas con presencia de humo o niebla.

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Los valores preestablecidos de los modos de escena disponibles que luego pueden ser ajustados por el usuario. En lugar de calificar los modos de usuario, los parámetros en los que influyen se evaluarán y describirán con respecto a su efecto en el análisis de video.

Brillo, contraste, saturación y balance de blancos

Si la imagen está sobre o subexpuesta, entonces los detalles y el contraste se ven reducidos o se percibirán muy poco, por tanto, el rendimiento de las video analíticas decrecerá. Este efecto puede ser causado también por configurar valores extremos de brillo, contraste, saturación o balance de blancos. Por lo tanto, la mejor práctica es mantener estos parámetros en valores cercanos a los que vienen configurados por defecto según el modo de operación de la cámara; así mismo, es preferible dejar el balance de blancos en el valor “auto”.

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Control Automático de Nivel (ALC): Nivel ALC, obturador, día/noche

El nivel de brillo de la imagen se define en primer lugar por la cantidad de luz que llega a cada píxel (sector) del sensor. El tiempo de exposición, también llamado tiempo de obturación, define el lapso durante el cual ingresa la luz. Cuanto mayor sea el tiempo de exposición, más brillante será la imagen. Pero un tiempo de exposición prolongado significa también que los objetos que se muevan en la escena se verán borrosos, pues el objeto se moverá a través de varios píxeles o sectores del sensor durante el tiempo de agregación de la luz. Por otro lado, el tiempo de exposición está restringido por la velocidad de fotogramas, ya que solamente se puede agregar la luz para un solo cuadro de imagen (frame), y no se puede poner en espera al procesador de la cámara para que genere el siguiente cuadro, pues este se debe generar en un tiempo sincronizado.

Para generar siempre imágenes con un buen contraste y brillo, el tiempo de exposición debe ajustarse a los niveles de iluminación exterior. Cuanto más brillante sea la escena, menor puede y debe ser el tiempo de exposición, para evitar la sobreexposición en la que toda la imagen se vuelve demasiado brillante y se pierden los detalles y el contraste. Cuanto más oscura sea la escena, mayor será el tiempo de exposición para evitar la subexposición y las imágenes oscuras con pérdida de detalles y contraste.

El rendimiento del análisis de video disminuirá junto con la pérdida de detalles y contraste. Aunque algunos de los efectos de exposición se compensan en las mejoras de imagen posteriores, por ejemplo, usando el intensificador de ganancia, la mejor práctica es generar la mejor imagen posible aquí, ya que todas las compensaciones posteriores pueden disminuir la calidad de la imagen. Por lo tanto, se recomienda utilizar la exposición automática.

Para evitar que la velocidad de fotogramas caiga por debajo de la velocidad de fotogramas del análisis de vídeo, la exposición automática puede y debe restringirse a un fotograma mínimo equivalente al del análisis de vídeo utilizado. Esto es importante ya que el tiempo de exposición puede reducir la velocidad de fotogramas a 1 fps o menos, lo que hace que los objetos y las alertas se pierdan por completo con el análisis de video.

Además, se puede configurar un tiempo de obturación predeterminado. Este tiempo de obturación predeterminado se usa el mayor tiempo posible, aunque en escenas extremadamente brillantes u oscuras, la exposición automática tendrá que ajustarlo. La mejor práctica es usar ~1/30.

Mantener el nivel de ALC y la saturación configurable hacia un valor cercano a cero

Durante situaciones de poca luz, por ejemplo, en la noche, la información de color ya no está disponible y, para reducir el nivel de ruido, se recomienda cambiar a una imagen en escala de grises. La mejor práctica es mantener el interruptor de día/noche en automático.

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  • Ajustes avanzados de: Contraste, reducción de ruido, compensación de luz de fondo (BLC)

Un alto nivel de nitidez conduce a bordes exagerados y, por lo tanto, más visibles. Aunque esto suele ser visualmente agradable, esta función puede aumentar el ruido de la imagen, lo que puede convertirse en un problema, especialmente de noche o en situaciones de poca luz. También puede agregar otros pequeños artefactos de imagen a los que el flujo óptico reacciona de manera sensible. La mejor práctica es mantenerlo en la configuración predeterminada de cero.

El objetivo de la mejora del contraste es proporcionar la cantidad adecuada de blanco y negro en la imagen y aumentar el contraste de los valores de intensidad que se producen con frecuencia. Por lo tanto, los objetos de bajo contraste y camuflados serán más visibles para el usuario y el análisis de video. Por lo tanto, la mejora del contraste debe estar activa para obtener el mejor rendimiento de análisis de video.

El filtrado de ruido temporal suaviza cada píxel con los valores que se producen en varios fotogramas. Si bien el filtrado de ruido temporal proporciona imágenes uniformes incluso en situaciones de poca luz, el suavizado temporal realizado para lograr esto puede hacer que los objetos en movimiento se desenfoquen, creando efectos fantasmas. Aunque la retroalimentación del análisis de video se puede usar para suprimir el filtro de ruido temporal en áreas de objetos en movimiento con DNR inteligente, en situaciones de poca luz extrema, el desenfoque puede ser tan extenso que el análisis de video ya no puede detectar los objetos en absoluto. Por lo tanto, la mejor práctica es mantener el filtrado de ruido temporal en un nivel bajo y DNR inteligente desactivado para obtener el mejor rendimiento de análisis de video y, en su lugar, agregar suficiente iluminación externa.

El filtrado de ruido espacial suaviza cada píxel con los valores de la región vecina en el mismo cuadro y se puede utilizar para reducir el ruido de la imagen. Como también disminuye el contraste y desenfoca los objetos, puede disminuir el rendimiento del análisis de video. La mejor práctica es mantenerlo en el valor predeterminado de cero.

Tenga en cuenta que el nivel de nitidez, el filtrado de ruido espacial y el filtrado de ruido temporal tienen un rango de valores de -15 a 15, donde cero indica el valor predeterminado, que se ha optimizado para obtener el mejor rendimiento visual general. El valor real de "apagado" puede diferir de una cámara a otra, y los valores más bajos pueden causar un efecto invertido.

El desempañador inteligente (iDefog) debe mantenerse en automático, ya que mejora la calidad de la imagen en escenas de bajo contraste.

El propósito de la compensación de contraluz es impulsar las partes oscuras a valores de iluminación más brillantes mientras se minimiza su nivel de ruido, para generar buenos niveles de brillo y contraste en todas las partes de la imagen. Sin embargo, las áreas brillantes obtienen menos contraste. La mejor práctica es usarla siempre que la escena tenga luz de fondo y mantenerla apagada en caso contrario.

Máscaras de privacidad y visualización de estampados en pantalla

Máscaras de privacidad

En la mayoría de las cámaras IP de Bosch, el enmascaramiento de privacidad se aplica a la imagen antes de que se proporcione al análisis de video y no se realizará ningún análisis de video en estas regiones. Tenga en cuenta que cuando la cámara se mueve, pueden producirse detecciones falsas en el borde de las máscaras de privacidad, ya que las máscaras de privacidad permanecerán estables y, por lo tanto, generarán un patrón de movimiento diferente allí.

En las cámaras AUTODOME IP y MIC IP basadas en la plataforma común de productos CPP4, el enmascaramiento de privacidad se aplica a la imagen después de enviarla al análisis de video. En este punto, el análisis de video también obtiene la información sobre las máscaras de privacidad para suprimir el procesamiento en estas zonas, pero el usuario puede elegir dejar que el análisis de video ignore las máscaras de privacidad para obtener alarmas y metadatos. Esto se debe a una arquitectura diferente en estos dispositivos y no se puede transferir como una función a las otras cámaras.

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Estampados en pantalla

El estampado de pantalla, como el nombre de la cámara, la hora actual o las superposiciones de logotipos, se realiza después de que el análisis de video obtiene la imagen y, por lo tanto, no influye en el rendimiento del análisis de video. Sin embargo, como el análisis de video funcionará detrás del estampado de pantalla, pero el usuario no puede ver detrás para confirmar la detección de análisis de video en estos puntos, la mejor práctica es deshabilitar el análisis de video en las áreas cubiertas por el estampado de pantalla para evitar confusiones o incomprensiones. Esta desactivación se puede realizar a través de máscaras VCA.

Ajustes del codificador

El análisis de video de Bosch se ejecuta en la cámara y obtiene las imágenes de video antes de pasarlas al codificador para su compresión y transmisión a través de la red. Por lo tanto, todas las configuraciones aquí son independientes y no influyen en el rendimiento del análisis de video, incluyendo las configuraciones de velocidad de fotogramas.

La única excepción es Essential Video Analytics, ya que no tiene acelerador de hardware (procesador alterno al DSP) y, por lo tanto, necesita compartir la potencia de procesamiento directamente con la codificación. En este caso, las altas tasas de bits y las cargas adicionales por transmisión en vivo, grabación y reproducción del dispositivo pueden provocar una disminución de las tasas de cuadros de Essential Video Analytics. Las instantáneas/transmisión JPEG tienen menor prioridad que Essential Video Analytics, por lo tanto, las caídas de fotogramas se producen con la transmisión JPEG en lugar de los metadatos de Essential Video Analytics.

Cámaras térmicas

A diferencia de las cámaras de luz visible (sensor óptico convencional), las cámaras térmicas de Bosch (VOT 320, DINION IP thermal 8000) no utilizan la misma imagen que se presenta al usuario, sino que reciben una imagen generada de manera diferente con una mejora de contraste dedicada y tono mapeo para un rendimiento óptimo de análisis de video. Por lo tanto, ni la mejora del contraste ni el mapeo de tonos influirán en el rendimiento del análisis de video en las cámaras térmicas.

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Andrés David Varela Baquen

Mercadeo de Producto para Soluciones de Software y Video Vigilancia – Bosch Sistemas de Seguridad

Ingeniero en mecatrónica de la Universidad Militar Nueva Granada con especializaciones en Gerencia del Servicio y Gerencia de Mercadeo de la Universidad EAN.

Asociado de Bosch Sistemas de Seguridad desde Agosto de 2005 con experiencia en diversas áreas de la compañía como Ingeniero de Centro de Servicios y Reparaciones; Ingeniero de Soporte Técnico; Entrenador de Sistemas de Control de Acceso, Cámaras de Videovigilancia y Sistemas tipo DVR, NVR y VMS.

Desde el año 2014 está desempeñando el rol de Analista de Mercadeo de Producto para las líneas de videovigilancia con énfasis en VMS y NVR, y soluciones de videovigilancia como servicios (VSaaS).

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