Videosorveglianza AI: risoluzione, sensore e compressione

L'efficacia di un moderno impianto di videosorveglianza basato su intelligenza artificiale non dipende solo dalla potenza degli algoritmi, ma inizia molto prima: dalla qualità dell'immagine acquisita. Quando si parla di monitoraggio e sicurezza, siano essi declinati per il settore stradale, per quello meteo-ambientale o applicati nei luoghi di lavoro, fattori come la dimensione del sensore, la risoluzione e le tecnologie di compressione diventano determinanti per il successo delle telecamere videosorveglianza.

In questo articolo analizziamo come queste caratteristiche hardware influenzino direttamente le performance delle telecamere a cui sono applicati gli algoritmi di intelligenza artificiale.

Il ruolo della risoluzione e del sensore

La qualità del dato visivo è il primo requisito. Una telecamera videosorveglianza con un sensore di grandi dimensioni (es. 1/2") è in grado di raccogliere più luce, garantendo una migliore sensibilità in condizioni di scarsa illuminazione e una gamma dinamica superiore. Questo si traduce in immagini con meno "rumore digitale" (spesso visibile sotto forma di puntinature o aberrazioni cromatiche soprattutto nelle parti più contrastate dell’immagine) un requisito fondamentale per l'analisi automatica.

Parallelamente, la risoluzione gioca un ruolo chiave. Le telecamere per videosorveglianza ad alta risoluzione (da 1080p in su) permettono di catturare un numero di dettagli sufficiente per applicazioni critiche come il riconoscimento dei volti o la lettura delle targhe.

L'alta risoluzione offre due vantaggi strategici:

• Zoom digitale e ROI: È possibile ritagliare una ROI o "Regione di Interesse" (es. una corsia di una strada) mantenendo una qualità elevata della porzione di immagine analizzata dall'AI.
• Downsampling di qualità: Anche se l'algoritmo usato lavora a risoluzioni inferiori, partire da un'immagine fullHD o 4K consente di avere dettagli più nitidi rispetto a quelli disponibili con un’immagine acquisita a bassa risoluzione.

Gamma Dinamica: vedere oltre le ombre

Per tutte le telecamere, ma soprattutto per quelle utilizzate in ambienti esterni, il contrasto di luce è una sfida quotidiana (es. all’uscita dalle gallerie per le telecamere montate su veicoli, o il sole diretto o radente per quelle fisse). È qui che entra in gioco la tecnologia della gamma dinamica, o WDR (Wide Dynamic Range).

Senza una gamma dinamica di almeno 100-120 dB, una targa riflettente al sole potrebbe ad esempio risultare illeggibile o un oggetto in ombra potrebbe non essere rilevato correttamente. Per le telecamere di videosorveglianza utilizzate all’aperto, quindi,, il WDR è essenziale per ridurre falsi negativi e positivi.

Compressione video: trovare l'equilibrio

La compressione video è necessaria per gestire la banda, ma se risulta eccessiva tende a distruggere i dettagli che servono alle applicazioni basate sulla visual AI. Artefatti come i "blocchi" di pixel risultanti dalla compressione delle immagini possono infatti compromettere il riconoscimento di oggetti, la lettura targhe o l’interpretazione dei fenomeni atmosferici.

La soluzione ideale è l’uso di telecamere ad alta risoluzione con codec moderni come H.265, che offrono una compressione avanzata risparmiando fino al 50% di banda rispetto all'H.264, mantenendo però molto visibili i dettagli critici. È inoltre consigliabile utilizzare profili "AI-friendly" o Smart Codecs che applicano una compressione minore sulle zone di interesse e maggiore sulle porzioni di sfondo.

Scegliere le giuste telecamere stradali o per la videosorveglianza urbana significa quindi bilanciare un sensore sufficientemente ampio, l’alta risoluzione nativa e una compressione intelligente per alimentare l'AI con dati puliti e affidabili.