Quali sono i fattori da considerare per ottenere prestazioni ottimali dalle analitiche video?
L’intelligenza artificiale è spesso indicata come la tecnologia che contribuirà a migliorare le performance umane in molti settori. Tra questi, vi è anche quello della videosorveglianza.
Le analitiche basate sull’intelligenza artificiale, infatti, vengono sempre più utilizzate per elaborare rapidamente grandi quantità di dati e attivare azioni. Queste funzioni sono di supporto ai team che si occupano di sicurezza e devono monitorare scenari ampi e molto dinamici, come ad esempio le autostrade, i perimetri o le zone con una elevata presenza di persone, identificando oggetti di interesse e segnalando quelli che richiedono un intervento.
Sicuramente si tratta di una soluzione ottimale e molto vantaggiosa, ma quando viene implementata una tecnologia di questo genere ci sono una serie di fattori che devono essere presi in considerazione per garantire risultati di alta qualità. Bisogna infatti considerare accuratamente le caratteristiche hardware della telecamera, la qualità del video riprodotto, il livello di illuminazione della scena, nonché la configurazione, la posizione e la direzione dell’inquadratura.
L’ambiente e la posizione della telecamera influenzano il funzionamento dell’analisi video?
Si dice che la qualità delle immagini dipenda dall’alta risoluzione e dall’elevata sensibilità alla luce della telecamera, ma ci sono altri fattori altrettanto importanti da considerare per far sì che un’immagine o un video siano poi effettivamente fruibili. Ad esempio, anche il flusso video di migliore qualità proveniente dalla telecamera di videosorveglianza più costosa può rivelarsi inutilizzabile se di notte la scena non è sufficientemente illuminata, se la telecamera è stata rivolta in una direzione non ottimale o se la connessione di rete risulta instabile.
Il posizionamento della telecamera deve essere considerato attentamente prima del suo impiego. Affinché l’analisi video funzioni come previsto, la telecamera deve essere posizionata in modo da consentire una visione chiara e senza ostacoli della scena. L’utilizzabilità dell’immagine può dipendere, però, anche dallo specifico utilizzo che se ne deve fare. Un video che all’occhio umano può sembrare buono, potrebbe poi non avere sufficienti informazioni per il funzionamento di una particolare applicazione di analisi video. In effetti, molti metodi di elaborazione delle immagini, come quelli di riduzione del rumore o un eccessivo utilizzo della modalità WDR, comunemente utilizzati per migliorare l’aspetto del video per la visione da parte dell’uomo, risultano poco efficienti quando si utilizzano alcune analitiche video.
Le telecamere moderne sono spesso dotate di illuminazione IR integrata per essere performanti anche in completa oscurità. Ciò è positivo in quanto consente il posizionamento delle telecamere in siti con scarsa illuminazione e riduce la necessità di installare un’illuminazione aggiuntiva. Tuttavia, se in un luogo sono previste forti piogge o nevicate, si consiglia vivamente di non fare affidamento sulla luce proveniente dalla telecamera o da una posizione molto vicina, a causa dei problemi provocati dai riflessi.
La telecamera è posta alla giusta distanza rispetto alla scena?
È difficile determinare la distanza di rilevamento massima di un’applicazione di analisi video basata sull’intelligenza artificiale: il dato (in metri o in piedi) riportato nella scheda tecnica sarà sempre comunque indicativo e andrà verificato attentamente in fase di installazione e taratura del sistema. La qualità dell’immagine, le caratteristiche della scena, le condizioni di illuminazione e le proprietà dell’oggetto ripreso, come il colore e la forma, hanno un impatto significativo sulla distanza di rilevamento.
C’è poi da considerare anche la velocità di movimento degli oggetti da rilevare. Per ottenere risultati accurati, un’applicazione di analisi video deve poter “vedere” l’oggetto per un periodo di tempo sufficientemente lungo. La durata di tale periodo dipende dalle capacità di elaborazione della piattaforma hardware: più basse sono le prestazioni di elaborazione, più a lungo l’oggetto dovrà essere visibile per essere rilevato. Se il tempo dell’otturatore della telecamera non è impostato in modo ottimale, l’effetto di trascinamento nell’immagine, in caso di scarsa luminosità, può ridurre la precisione del rilevamento o addirittura impedire il rilevamento stesso.
Gli oggetti che si muovono rapidamente possono essere persi più facilmente dalla telecamera se passano vicino ad essa. Ad esempio, una persona che corre a una certa distanza dalla telecamera potrebbe essere ben rilevata, mentre un’altra che passa alla stessa velocità vicino al dispositivo, potrebbe entrare ed uscire dal campo visivo così rapidamente da non far scattare nessun allarme.
Nell’analisi basata sul rilevamento del movimento, gli oggetti che si muovono verso la telecamera o si allontanano da essa rappresentano un’altra sfida. Il rilevamento sarà particolarmente difficile per gli oggetti che si muovono lentamente, che causeranno solo cambiamenti molto piccoli nell’immagine rispetto ad altri con movimenti che interesseranno una parte più ampia della scena.
Come sono impostati gli allarmi e la registrazione?
L’analisi degli oggetti viene eseguita in modo ottimale solo quando vengono soddisfatte le precondizioni elencate. In altri casi, eventi importanti potrebbero andare persi. Se non si è certi di soddisfare sempre tutte queste condizioni, si consiglia di adottare un approccio conservativo e impostare il sistema in modo che l’allarme non si attivi solo in caso di rilevamento di specifici oggetti. Ciò causerà più falsi allarmi, ma ridurrà anche il rischio di perdere qualcosa di importante.
È evidente che sia necessaria una classificazione degli oggetti affidabile per filtrare gli allarmi indesiderati. Ma la soluzione di registrazione dovrebbe essere impostata per fare affidamento anche su altri fattori, oltre alla classificazione degli oggetti. Nel caso in cui un allarme reale venga perso, una configurazione che preveda comunque una registrazione continua, magari a basso framerate, consente di valutarne la causa direttamente dalla registrazione, e quindi di migliorare l’installazione e la configurazione complessiva.
Come preservare la soluzione?
È essenziale che il sistema di videosorveglianza sia sottoposto a regolare manutenzione. Si consiglia di eseguire periodicamente ispezioni fisiche e non solo di visualizzare il video tramite l’interfaccia del software di gestione (VMS – Video Management Software) per rilevare e rimuovere tutto ciò che potrebbe bloccare il campo visivo. L’effettuazione di una corretta manutenzione è un fattore fondamentale in tutte le installazioni, ma lo è ancor di più quando si utilizzano analitiche evolute.
Nell’ambito della rilevazione di oggetti in movimento in un video, un qualsiasi ostacolo, come una ragnatela che si muove a causa del vento, potrebbe aumentare il numero di falsi allarmi, determinando un consumo di spazio di archiviazione superiore al necessario. Per quanto riguarda le analitiche, la ragnatela creerebbe fondamentalmente una zona di esclusione nell’area di rilevamento: i suoi fili oscurerebbero gli oggetti e ridurrebbero notevolmente la possibilità di rilevamento e classificazione.
È tuttavia improbabile che se il vetro anteriore o l’obiettivo della telecamera sono sporchi vi siano grossi problemi durante le riprese giornaliere, ma in condizioni di scarsa illuminazione la luce che colpisce lateralmente la cupola di una telecamera Mini Dome sporca, ad esempio quella proveniente dai fari di un’auto, può causare riflessi imprevisti che possono ridurre la precisione di rilevamento.
La manutenzione relativa alla scena è importante tanto quanto quella della telecamera. Un semplice confronto delle immagini prima e dopo rivelerà potenziali problemi. Com’era la scena quando è stata installata la telecamera e che aspetto ha oggi? È necessario “pulire” la zona di rilevamento? Il campo visivo della telecamera deve essere impostato diversamente o la telecamera deve essere spostata in una posizione differente?
Una soluzione che funziona costantemente in modo ottimale
Investire nell’analisi video porta sicuramente molti vantaggi in termini di sicurezza, ma la soluzione deve essere implementata correttamente e rivalutata regolarmente. Poiché ci sono una serie di fattori che possono influenzare le prestazioni, il personale addetto alla sicurezza deve ricordare che queste soluzioni non rientrano nella categoria di prodotti che possono essere “dimenticati” una volta configurati. Sarà invece necessario un approccio che utilizzi una valutazione costante per garantire che i risultati finali soddisfino gli obiettivi prefissati e forniscano un buon ritorno dell’investimento.
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