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

Jorge Saad avatar
Escrito por Jorge Saad
Actualizado hace más de una semana

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 2.8 mm 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:

Zoom digital es el acercamiento digital que se hace en una imagen, no se gana resolución óptica haciendo esto (Solamente en Hollywood...):

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:

Comparativo de Identificación de Rostros 263PPM vs. 68PPM

Calculemos los PPM de Otras Cámaras en la Misma Escena:

Cámara 4K (8 Megapixel, 3840 x 2160):

Para calcular el valor PPM hacemos la división de 3840 Pixeles entre 26 metros, esto nos da un valor de 147PPM.

Podemos ver que con un ancho de escena de 26 metros y 147PPM podemos capturar detalle de la placa vehicular en todos los vehículos de la escena:

Cámara EPCOM B8TURBOV 1080P 1920 x 1080

Aquí otra prueba en la misma escena con una cámara TurboHD EPCOM, mostramos directamente el resultado pero puede descargar la imagen de alta resolución aquí.

Cámara Tipo Domo 2 Megapixel con Lente 2.8-12MM en Oficina

En el siguiente ejemplo vamos a ajustar la cámara con el lente en 2.8MM y tratar de identificar el texto en la caja de la cámara.

Podemos ver que con un ancho de escena de 6 Metros y 320PPM podemos definir la imagen de la cámara en la caja pero no el texto.

En el siguiente ejemplo reducimos el ancho de escena a 2.8 Metros(cambiando el ajuste del lente a 12MM), esto utilizando la misma cámara en la misma posición.

Podemos ver que con 685PPM podemos definir el texto impreso en la caja de la cámara.

Captura de Rostros Detallada en Entrada de Edificio

En el siguiente ejemplo vamos a tratar de capturar rostros en una entrada con alto contraluz.

Con una cámara 2 Megapixel(1920 Pixeles de Ancho) y un ancho de escena de 14 metros tenemos detalle de las personas, pero no suficiente para permitir una identificación exitosa.

Reduciendo el ancho de escena a 7 metros, cubriendo únicamente la entrada y la misma cámara podemos tener mayor detalle en rostros.

Similar al ejemplo anterior, con un PPM mayor a 260 es posible tener suficiente detalle para identificar a una persona.

Captura de Placas en Entrada con Ancho de Escena de 5.95 Metros y 24 Metros

Vimos que 137 PPM era casi el límite para poder identificar una placa, vamos a ver como se ve con 80 PPM...

Captura de Placas de Vehículos en 4 Carriles(14 Metros de Ancho)

El siguiente ejemplo nos muestra que con un PPM de 137 podemos tener detalle suficiente para identificar una placa vehicular.

El PPM de 137 sale de dividir 1920 pixeles entre 14 metros.


¿Cómo Selecciono el Lente Adecuado a la Escena?

Seleccionar el lente sale de una fórmula muy sencilla:

Distancia Foca l(MM) = (Tamaño del Sensor) x Lejanía ) / Ancho de Escena

Tamaño del Sensor en Milímetros:
Si la cámara tiene un sensor de 1/3", esto debemos convertirlo a milímetros y obtenemos el valor 8.46 mm. La cámara B8TURBOV cuenta con un sensor de 1/3" (8.46 mm)

Lejanía:
Es la distancia entre la cámara y el objectivo 

Ejemplo 1:

En escena del ejemplo pasado (ver imagen):
Queremos cubrir una escena de un ancho de 7.3 metros, la cámara estará colocada a una distancia de 10 metros con un sensor de 8.46 mm:

Distancia Focal (mm) = 8.46 mm x 10 m ) / 7.3 m
Distancia Focal =
11.58 mm

Quiere decir que necesitamos una cámara con un lente de 11.58 mm (En el ejemplo se utilizó de 12 mm!)

Ejemplo 2:

Quiero cubrir una escena de un ancho de 9 metros, mi cámara va a estar colocada a 4 metros y utiliza un sensor de 1/3" (Equivale a 8.46 mm)

Distancia Focal (mm) = 8.46 mm x 4 m ) / 9 m
Distancia Focal =
3.7 mm

Significa que puedo utilizar una cámara con un lente de 3.7 mm (Podemos usar 3.6 mm).

¿Podemos definir un rostro?

Si estamos usando una cámara 2 Megapixel (1920 Pixeles de ancho), quiere decir que tendríamos 213PPM.
Basando en los ejemplos anteriores podemos asegurar que si podremos definir un rostro.

¿Megapixeles es Igual a Calidad de Imagen?
¿Mismo Megapixel es Igual Calidad de Imagen en Todas las Cámaras?
¿Mayor Megapixel es Siempre Mejor Calidad de Imagen?

La respuesta corta es no, no y no.

Una cámara puede ser de menor resolución y aún así entregar mayor detalle, es importante considerar los siguientes puntos adicionales.

Los ejercicios anteriores se realizaron con las condiciones de iluminación y la cámara indicada para tal aplicación(sensibilidad a baja iluminación, desempeño contraluz...)

Desempeño Contraluz

Actualmente la mayoría de las cámaras cuentan con WDR, sin embargo este no funciona igual en todas.

La calidad, efectividad de WDR depende de la marca y modelo de equipo, la ganancia especificada por el fabricante(Claro que en papel todo se ve igual... siempre es mejor realizar una prueba!)

WDR permite tener detalle en una escena con diferentes tipos de iluminación:

    - El siguiente ejemplo muestra 2 cámara con WDR, diferentes resultados: 

Desempeño de IR

La iluminación IR ya presente en la mayoría de las cámaras nos puede permitir capturar en condiciones con iluminación nula.

Sin embargo el desempeño no es el mismo en todas las cámaras:

Caso: Sobre-exposición de IR

El IR causa sobre-exposición en las placas vehiculares, es por eso que se recomienda utilizar cámaras sin IR y alta sensibilidad a baja iluminación:


Sensibilidad en Baja Iuminación

El siguiente ejemplo muestra 2 cámaras con IR, características similares.

Podemos ver como el desempeño en baja iluminación es diferente en las siguientes imágenes:

El siguiente ejemplo muestra 2 cámaras con IR, una con menor sensibilidad en baja iluminación(misma "distancia de IR):

Tipo de Lente y Calidad

Existen 2 tipos de lentes:
   - Board mount (los utilizados en cámaras tipo bala y domo)
   - Lentes C/CS mount (Ver en SYSCOM)

En el siguiente ejemplo se muestra un comparativo utilizando un lente TAMRON C/CS vs una cámara tipo bala tradicional:

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