La tecnología de vídeo está desarrollándose rápidamente: además del aseguramiento óptico de las pruebas, las autoridades y la policía tienen cada vez más posibilidades para el análisis automático o semiautomático de los datos de imagen. No siempre es fácil mantener una visión general aquí, ya que nuevas soluciones están irrumpiendo continuamente en el mercado, y muchos sistemas todavía están en estado de investigación y experimentación. Este breve artículo quiere mostrar cómo las personas que toman las decisiones pueden evitar errores costosos. Y lo más decisivo no son ni siquiera los propios sistemas de análisis.
En principio, las cámaras sirven perfectamente como «sensores ópticos» para la captación de datos de análisis: no existe mejor manera de extraer distintos tipos de datos de contextos complejos con relativamente poco esfuerzo que una imagen de vídeo. Las posibilidades que ofrece el análisis de vídeo son múltiples: «análisis de multitudes», para el conteo de personas u objetos; «búsqueda de apariencia», para encontrar personas basándose en determinadas características; diversos sistemas de «detección de intrusión», para la protección de «áreas estériles», por ejemplo, en el ámbito de estadios, en el perímetro de infraestructuras críticas o en muchos otros.
La mayoría de los sistemas trabajan en la actualidad con una clasificación de objetos basada en redes neuronales, en el lenguaje común frecuentemente equiparadas también con «Inteligencia Artificial».
«Quality In, Quality Out»: la calidad de imagen definible es decisiva
Pero con todo el entusiasmo, muy a menudo, se subestima una cosa: la importancia de la calidad de imagen. En muchos casos, se comete el error de considerar y evaluar únicamente el sistema de análisis y no la solución integral. Y así, se encuentran decepcionados muchos usuarios que «simplemente han puesto un par de cámaras» y, después, se limitan a dejar «correr» unos análisis sobre las imágenes obtenidas de esa manera.
Sin embargo, conforme a la vieja regla «Quality In, Quality Out», la calidad de los resultados de análisis puede ser, naturalmente, sólo tan buena como la calidad de imagen y, por tanto, la calidad de los datos de entrada.
La calidad de imagen está definida como «píxel por metro (px/m)» en la norma DIN EN 62676-4 y es el parámetro esencial para cada sistema de vídeo: en función de que se exija, por ejemplo, 62,5 px/m para una detección de objetos o personas basada en IA, o 250 px/m si se quiere una admisibilidad casi cien por cien segura ante los tribunales, al garantizar la identificación de los rostros captados
