Los sistemas de conteo de personas son una herramienta esencial para la gestión de activos y el análisis de tráfico en diversos sectores. Dos tecnologías principales compiten en este campo: los sistemas basados en cámaras y los basados en sensores. Cada uno tiene sus propias ventajas y desafíos, que analizaremos en detalle.
Los sistemas basados en cámaras representan una solución sofisticada que utiliza tecnología visual avanzada. Según Del Pizzo et al. (2016), estos sistemas emplean cámaras RGB, de profundidad o una combinación de ambas para capturar datos visuales. La implementación puede variar desde instalaciones simples hasta configuraciones complejas de múltiples cámaras, permitiendo una cobertura integral del espacio monitoreado.
Sin embargo, estos sistemas enfrentan desafíos únicos. Como señalan Dan et al. (2012), factores como las condiciones de iluminación y las oclusiones pueden afectar significativamente su precisión, especialmente en entornos concurridos.
Por otro lado, los sistemas basados en sensores ofrecen un enfoque diferente. Utilizando tecnologías como sensores infrarrojos (IR) o sensores PIR (infrarrojo piroeléctrico), estos sistemas proporcionan una solución más simple pero igualmente efectiva. Según estudios realizados por Lalchandani y Patel (2021), estos sistemas son menos susceptibles a las interferencias visuales y cambios en la iluminación.
La precisión es un factor crítico en cualquier sistema de conteo. Los sistemas basados en cámaras pueden alcanzar niveles muy altos de precisión, especialmente cuando combinan datos RGB y de profundidad (Tang et al., 2015). Sin embargo, su rendimiento puede variar según las condiciones ambientales.
Los sistemas basados en sensores, como destacan Erden et al. (2015), ofrecen una precisión más consistente en diversas condiciones, siendo particularmente efectivos en situaciones donde los sistemas de cámara tradicionales podrían tener dificultades.
Un aspecto crucial en la elección de tecnología es la privacidad. Kouyoumdjieva et al. (2020) señalan que los sistemas basados en cámaras, aunque potentes, pueden plantear preocupaciones significativas sobre la privacidad debido a la captura de datos visuales. En contraste, los sistemas basados en sensores ofrecen una solución más respetuosa con la privacidad, al no capturar imágenes identificables.
En términos de costos, los sistemas basados en sensores generalmente requieren una inversión inicial menor y costos de mantenimiento más reducidos.
En el sector retail, los sistemas basados en cámaras pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento del cliente además del conteo básico. Lefloch et al. (2008) destacan su utilidad para análisis retail y seguridad.
Para aplicaciones en transporte público y gestión de edificios, los sistemas basados en sensores suelen ser la opción preferida debido a su consistencia y respeto por la privacidad (Kouyoumdjieva et al., 2020).
La elección entre sistemas basados en cámaras y sensores dependerá de varios factores específicos:
La tecnología de conteo de personas ha evolucionado significativamente, desde métodos manuales hasta sofisticados sistemas basados en sensores y aprendizaje profundo. Al rastrear y analizar con precisión el flujo de personas, las empresas pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente, optimizar sus operaciones y mejorar la seguridad y protección. A medida que la tecnología avanza, las aplicaciones del conteo de personas seguirán expandiéndose, prometiendo un futuro en el que las decisiones basadas en datos mejoren la experiencia del usuario y la gestión eficiente de los recursos.
Lalchandani, A., & Patel, S. (2021). Smart IoT Based People Counting System. 2021 International Conference on Artificial Intelligence and Machine Vision (AIMV), 1-6.
Del Pizzo, L., Foggia, P., Greco, A., Percannella, G., & Vento, M. (2016). Counting people by RGB or depth overhead cameras. Pattern Recognit. Lett., 81, 41-50.
Tang, N., Lin, Y., Weng, M., & Liao, H. (2015). Cross-Camera Knowledge Transfer for Multiview People Counting. IEEE Transactions on Image Processing, 24, 80-93.
Dan, B., Kim, Y., Jung, J., & Ko, S. (2012). Robust people counting system based on sensor fusion. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 58, 1013-1021.
Kouyoumdjieva, S., Danielis, P., & Karlsson, G. (2020). Survey of Non-Image-Based Approaches for Counting People. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22, 1305-1336.
Erden, F., Alkar, A., & Cetin, A. (2015). A robust system for counting people using an infrared sensor and a camera. Infrared Physics & Technology, 72, 127-134.
Lefloch, D., Cheikh, F., Hardeberg, J., Gouton, P., & Picot-Clémente, R. (2008). Real-time people counting system using a single video camera.