Guía de Comparación: Sensor de Radar para Conteo de Personas vs Sensor de Video
Resumen de radares mmWave para conteo de personas y sensores de video
La tecnología utilizada para contar personas está en constante mejora. Hoy en día se presenta una amplia gama de diferentes sistemas de conteo de visitantes, según los deseos y necesidades del usuario, la ubicación (calle, habitación, etc.), la precisión del conteo, la tecnología de conteo, la marca, entre otros factores. Sin embargo, los sistemas más extendidos en casi todos los mercados son aquellos que procesan imágenes de cámaras de video integradas o externas.
Actualmente, los sistemas de conteo de personas que procesan imágenes de cámaras de video están ampliamente representados en el mercado. La mayoría de estos sistemas basados en cámaras de video incluyen dos cámaras (visión 3D), un microprocesador potente para procesar las imágenes de video y ejecutar la Inteligencia Artificial, un sistema operativo basado en Linux, un disipador de calor masivo y un ventilador de refrigeración.
Estos sensores son dispositivos de computación potentes que se instalan en el techo por encima de nuestras cabezas (por lo general, los sensores de video se instalan en el techo para contar a las personas que pasan por debajo). Pero, ¿qué exactamente obliga a los desarrolladores a aumentar constantemente la resolución de las cámaras utilizadas, a incrementar la potencia de procesamiento, a utilizar múltiples cámaras e incluso a entrenar a la Inteligencia Artificial para procesar los datos recibidos?
¿Qué problema tienen las cámaras de video?
Contar personas con cámaras de video es una tarea desafiante. Aunque son muy avanzados, los algoritmos de visión por computadora no siempre pueden reconocer un objeto en movimiento. El hecho es que la imagen de una cámara de video es, con bastante frecuencia, impredecible.
El sensor puede verse afectado en condiciones ambientales complejas que afectan la precisión del conteo debido a cambios en el nivel de iluminación de la escena, la presencia de interferencias, el fondo, entre otros factores.
Veamos tres de las principales tecnologías de video:
Visión 2D (sensor con una cámara de video)
Las ventajas de esta tecnología incluyen un ángulo de visión relativamente amplio de la escena (hasta 90°), lo que permite, en teoría, contar personas en un área bastante extensa. Para un conteo cualitativo, el nivel de iluminación de la escena y la presencia de un fondo uniforme juegan un papel clave.
Estos son los principales requisitos que, con bastante frecuencia, hacen que no sea posible obtener una calidad suficiente en el reconocimiento de objetos. Cuando un sensor de conteo de personas 2D procesa una imagen plana en 2D, sus algoritmos no pueden funcionar de manera efectiva en condiciones de poca iluminación, sombras provocadas por luz lateral o fondos no uniformes.
Una de las principales desventajas de esta tecnología es que dicho conteo no puede ser anónimo. Si así lo desean los desarrolladores, cualquier cámara de video puede utilizarse para vigilancia no autorizada.
Visión 3D (sensor con dos cámaras de video)
Esta tecnología está diseñada para corregir las deficiencias de la visión 2D. Tener dos cámaras de video separadas permite "ver" la profundidad de la escena y filtrar objetos planos como las sombras. Sin embargo, esta tecnología también tiene desventajas. Los algoritmos no pueden funcionar de manera eficiente si no hay contraste entre las imágenes de las dos cámaras. Por ejemplo, si el objeto y el fondo tienen un color similar, será difícil para el sensor reconocer dicho objeto. Además, el efecto 3D solo funciona a corta distancia (1-2 metros del sensor), mientras que el ángulo de visión del sensor 3D es relativamente estrecho, entre 45° y 60°.
Por lo tanto, el área de visión efectiva para un sensor 3D generalmente no supera los 2x2 metros:
Para la tecnología de visión 3D, también es fundamental tener suficiente iluminación en la escena. Algunos fabricantes añaden iluminación IR a sus sensores, pero esta solución también introduce varios problemas:
- Todos los objetos y fondos se ven en blanco y negro bajo la luz infrarroja. Es más probable que los objetos rastreados no tengan suficiente contraste.
- La retroiluminación infrarroja también reduce el ángulo de visión del sensor.
- Las cámaras de video de tecnología de visión 3D pueden tener los mismos problemas con el conteo anónimo.
Cámara ToF
Esta tecnología mide el tiempo que tarda un haz de láser en viajar desde un sensor hasta un objeto y regresar. Las ventajas de esta tecnología incluyen la independencia del nivel de iluminación, así como la capacidad de contar de manera anónima.
Desafortunadamente, la cámara ToF tiene un ángulo de visión aún más estrecho, que no supera los 30-40°. Por ejemplo, cuando el sensor ToF se instala a una altura de 3 metros, el área de visión efectiva será de menos de 1.5 x 1.5 metros.
Inteligencia Artificial
Algunos desarrolladores han comenzado a utilizar Inteligencia Artificial (IA) para compensar las limitaciones de las cámaras de video utilizadas para el conteo de personas. La IA puede mejorar la calidad del reconocimiento de objetos, pero requiere microprocesadores altamente eficientes. Por lo tanto, el seguimiento y conteo de objetos en movimiento mediante cámaras de video es una tarea compleja que requiere el uso de tecnologías demandantes de recursos, como la visión por computadora en 3D o la Inteligencia Artificial.
La aplicación de estas últimas tecnologías ofrece resultados aceptables en el procesamiento de señales de video, pero inevitablemente conduce a un aumento en el costo del sistema:
El área efectiva cubierta por un solo sensor no es significativa. Al mismo tiempo, el costo de un sensor de video es relativamente alto debido a que incluye microprocesadores de alto rendimiento y cámaras de video costosas.
Beneficios del sensor de radar para conteo de personas SensMax TAC-B
El sensor utiliza tecnología de radar mmWave, una de las tecnologías más prometedoras para el conteo de personas. Aunque las cámaras de video han sido la tendencia de la última década, la tecnología de radar existe desde mucho antes, remontándose a 1905 cuando se registró la primera patente de radar. Esta tecnología fue utilizada durante mucho tiempo por los militares para el seguimiento de diversos objetos, como aviones o barcos en movimiento. A lo largo del tiempo, la tecnología se mejoró continuamente, aumentando la frecuencia de las ondas de radio emitidas y, como resultado, disminuyendo el tamaño de los objetos detectados por estas ondas de radar.
El sensor de radar para conteo de personas SensMax TAC-B es fundamentalmente diferente de los sensores descritos anteriormente, principalmente debido a su capacidad robusta para detectar objetos en movimiento. Su frecuencia de operación es de 60 GHz, lo que permite rastrear objetos con una precisión de 5 mm. El sensor de radar emite ondas de radio y captura la señal reflejada por los objetos. Los objetos estáticos se filtran gracias al efecto Doppler. A diferencia de una señal de video compleja, que requiere muchos recursos para procesarse, el sensor de radar proporciona coordenadas limpias de los objetos detectados, sin ruido ni señales interferentes.
El sensor de radar SensMax TAC-B es completamente inmune a la iluminación de la escena o a cualquier condición de baja visibilidad (niebla, humo, polvo, etc.). Puede rastrear objetos incluso a través de paredes de yeso o madera. Además, el sensor cumple al 100% con las leyes de privacidad/GDPR y proporciona un conteo de personas completamente anónimo.
La tecnología mmWave es similar a la de la cámara ToF, pero ofrece un ángulo de visión mucho más amplio, de 120°. El área efectiva de conteo de personas para un sensor de radar TAC-B es de hasta 100 metros cuadrados.
La instalación del sensor de radar TAC-B es más sencilla que la de una cámara de video. El sensor se monta en una pared en lugar de en el techo, lo que en la mayoría de los casos es más conveniente. El SensMax TAC-B fue diseñado para una amplia gama de aplicaciones, con los desarrolladores prestando gran atención a la interfaz de usuario y agregando características que nunca antes se habían ofrecido en soluciones similares:
- Protocolo MQTT abierto: permite leer datos directamente del sensor de radar TAC-B para procesarlos en cualquier software de informes de terceros.
- Soporte de API de Telegram: permite recibir un informe diario y muchas notificaciones diferentes directamente en un teléfono móvil (el usuario tiene acceso a la configuración de otros disparadores).
Conclusión
Es importante mencionar algunas prácticas engañosas utilizadas por algunos fabricantes. Muy a menudo, al adquirir un sensor relativamente económico, el usuario se enfrenta a costos ocultos. Los fabricantes de hardware suelen exigir pagos regulares por suscripciones a software, actualizaciones de firmware, entre otros.
El sensor SensMax TAC-B ha sido diseñado desde el principio para ser utilizado en proyectos independientes y DIY (hazlo tú mismo). El sensor no está estrictamente vinculado al software de SensMax y no hay tarifas ocultas.
