Calcular Cobertura de Cámara (Pixeles por Metro, Cálculo de Lente y Resolución)

¿Podremos definir un rostro, placa vehicular y la captura detallada de un proceso?

Una de las preguntas más comunes que nos realiza un usuario final es ¿Esta cámara hasta dónde puede ver?

En SYSCOM elaboramos este documento explicando como calcular matemáticamente que cámara utilizar y poder realizar un levantamiento correcto.

Hemos visto muchos casos donde se instalan cámaras 8 Megapixel y no es posible capturar rostros, placas o manejo de efectivo, recomendamos leer los siguientes puntos para resolver esas situaciones:

Campo de Visión Horizontal (Horizontal FOV)

El H FOV es el ancho total de la escena que deseamos capturar, es importante definir primero este valor:

Aunque una cámara puede utilizarse para cubrir toda una escena, no es la mejor solución en la mayoría de los casos:

El Ing. Minohara nos muestra el siguiente ejemplo con una cámara 2 Megapixel y una H FOV de 5 metros vs 2 metros:

Comparativo: H FOV de 8 metros vs 5 metros vs 2 metros

Podemos ver en los ejemplos que con un H FOV de 5 metros podemos identificar rostros fácilmente con una cámara 2 Megapixel; el detalle aumenta cuando el H FOV se reduce a 2 metros (segunda imagen).

Podemos concluir que un H FOV de 5 metros y 2 Megapixel es "suficiente" para identificar a una persona por "ojímetro".

En papel todo se ve igual, hagamos una prueba

En esta prueba que realizamos utilizamos una cámara 2 Megapixel (1920 x 1080), aquí puede ver un video de la escena y las imágenes en alta calidad (lente ajustado a 2.8mm y 12 mm). Con el lente ajustado a 2.8 mm (apertura máxima) tenemos un H FOV de 28 metros y con el lente ajustado en 12 mm tenemos un H FOV de 7.3.

Podemos ver que con un H FOV de 28 metros podemos capturar hasta 9 vehículos, identificar el modelo, color y dirección, pero no podemos tener detalle de la placa vehicular. Un H FOV de 7.3 metros podemos capturar 2 a 3 vehículos, pero además podemos definir bien los dígitos de la placa vehicular, e incluso insignias colocadas en los vehículos (alguien vio el FSM?).

Una vez que tenemos el video grabado, podemos hacer un Zoom Digital:

Ahora Hagamos la Prueba con Identificación Facial

Continuamos con los mismos H FOV del ejemplo pasado y misma cámara.

Ahora veamos los resultados de un zoom digital para aplicaciones de identificación facial.

Somos Ingenieros, Encontremos la Relación Matemática...

La respuesta son los PPM (Pixeles por Metro) Los PPM (así lo manejamos en SYSCOM, en otros lados utilizan PPF o Pixeles por Pié) es una manera de expresar la resolución relativa a las dimensiones de un espacio u objeto en un campo de visión.

¿Cómo aplicar PPM en un diseño?

En el ejemplo anterior sabemos que el ancho de la imagen digital es de 1920 pixeles, ya lo especificamos anteriormente: es una cámara 1080p (resolución 1920 x 1080), esta información siempre está disponible en una hoja de especificaciones.

Calculemos el valor PPM

El en ancho de la escena físicamente son 7.3 metros y el ancho de la imagen son 1920 pixeles. Si dividimos 1920 entre 7.3 obtenemos 263 Pixeles por Metro o 263 PPM. Si dividimos 79 Pixeles entre .3 metros obtenemos 263 PPM

"Esto significa que con 263 PPM, utilizando esta cámara, podemos capturar rostros con suficiente detalle para poder reconocerlo por "ojímetro"."

Conclusión, ¿Cuántos PPM Necesitamos para Poder Identificar un Rostro?

Ya vimos en el ejemplo anterior que con 263PPM utilizando la misma cámara, en la escena mostrada (misma iluminación) podemos tener una imagen aceptable para identificación facial.

Con los mismos 263PPM podemos tener detalle aceptable en la insignia del vehículo (Jetta) y el logotipo de la Van a distancia: - La insignia del Jetta ocupa 26 centímetros de los 7.3 metros de H FOV - El logotipo en la Van ocupa 12 centímetros de los 7.3 metros de H FOV

Aquí un video de la escena donde se puede apreciar que el vehículo se encuentra a 10 metros de la cámara y la Van a 40 metros:

Mas información: http://soporte.syscom.mx/videovigilancia/calcular-cobertura-de-camara-pixeles-por-metro-calculo-de-lente-y-resolucion