Videomonitoramento

A norma internacional de sistemas de videomonitoramento define esses quatro níveis em pixels por metro sobre o alvo, e não em megapixels de sensor. É a diferença entre saber que há alguém, poder dizer o que essa pessoa está fazendo, poder dizer que é a mesma pessoa de outra câmera, e poder dizer quem é. Um edital que pede identificação e especifica uma óptica de detecção não se cumpre com mais resolução.

Desse nível saem a distância focal, a quantidade de câmeras e a posição. Uma câmera panorâmica que cobre uma praça inteira cumpre detecção e não cumpre identificação em nenhum ponto dessa praça. Costuma ser necessária uma segunda câmera fixa apontada para o ponto de passagem obrigatória, que é onde a identificação é possível.

A condição de luz decide o resto. Contraluz em um acesso, chuva, neblina e vegetação em movimento degradam a imagem justamente quando ela é necessária. Aí pesam a faixa dinâmica, a sensibilidade real do sensor e se a iluminação de apoio é infravermelha ou de luz branca, que não é uma decisão técnica neutra: a luz branca permite cor e muda como a instalação é percebida em um ambiente habitado.

E há uma condição que passa despercebida e anula a evidência: a hora. Sem sincronização horária comum, as gravações de duas câmeras não se correlacionam e o registro de um evento de acesso não coincide com a sua imagem.

A detecção por movimento existe há décadas e produz alarmes por chuva, insetos, sombras e galhos. O que mudou foi a classificação: um modelo de visão distingue pessoa, veículo, tipo de veículo e animal, e permite escrever a regra em termos do fato que importa, e não do pixel que mudou. Uma regra de cruzamento de linha aplicada apenas a pessoas elimina de uma vez a maior parte do ruído noturno de um perímetro.

Sobre isso se apoiam a busca por atributo, que é o que permite percorrer horas de arquivo em minutos, a contagem e a lotação, e a detecção de condutas concretas como permanência, vadiagem, objeto abandonado ou contrafluxo. Cada uma tem a sua própria taxa de erro e se ajusta em campo, com a cena real.

Onde o modelo roda é uma decisão de arquitetura, não de marca. Na câmera reduz o tráfego e não depende do enlace, mas fica preso ao modelo que o fabricante embarcou. Em servidor admite modelos mais pesados, permite reprocessar o arquivo quando aparece um requisito novo e concentra o custo em aceleradores que precisam ser dimensionados e refrigerados. A maioria dos projetos termina em uma combinação, e convém decidi-la por escrito.

A métrica que pedimos não é um percentual de precisão de laboratório, e sim falsos positivos por câmera e por noite, medidos em campo, na pior condição de clima. Um percentual sem cena definida não se verifica; uma contagem de alarmes falsos, sim, e é o que decide se o operador continua atendendo o sistema três meses depois.

Duas categorias se especificam à parte. A leitura de placa precisa de óptica, obturador e iluminação dedicados, e não se resolve ativando uma função em uma câmera de propósito geral. O reconhecimento facial, além do técnico, é uma categoria com implicações legais de tratamento de dados pessoais: especifica-se com a área jurídica do cliente, com finalidade declarada, ou não se especifica.