anasonic Industry ha lanzado un nuevo miembro de su popular familia de sensores Grid-EYE con una lente de 90° que ofrece un campo de visión (FoV) más amplio y reduce el número de sensores necesarios para cubrir un área determinada permitiendo aplicaciones de recuento y seguimiento de personas. Los diseñadores preocupados por la privacidad han apreciado la resolución de 64 píxeles de la familia Grid- EYE, y la Grid- EYE 90° mejorará los sistemas diseñados para seguir y contar el movimiento de personas, así como otras aplicaciones.

Osamu Mitsumura, Product Manager de Panasonic Industry Europe, comenta: "Saber dónde están las personas es la clave para diseñar un espacio inteligente. Hoy en día, las industrias quieren comprender y optimizar el uso que se hace de sus edificios, especialmente las empresas del comercio minorista, la hostelería y la sanidad. Del mismo modo, el sector de la iluminación se orienta cada vez más hacia la creación de espacios ambientales personalizados. La pandemia también ha puesto de relieve la importancia de la gestión de espacios muy frecuentados o confinados, como oficinas o aseos públicos. El santo grial de las soluciones de seguimiento y recuento de personas siempre ha sido la escalabilidad y la rentabilidad. Grid-EYE 90° ofrece ambas cosas".

Anteriormente, Grid-EYE se ha utilizado en diversas aplicaciones en las que los valores absolutos de temperatura se utilizan para detectar puntos calientes en una cocina inteligente o zonas más calientes de una habitación para el aire acondicionado inteligente. Al mismo tiempo, Grid-EYE también es muy adecuado para aplicaciones de seguimiento y recuento de personas. Los diseñadores de productos innovadores han utilizado Grid-EYE 60° como alternativa rentable a las soluciones con cámara o inalámbricas.
La nueva variante de Grid-EYE se basa en la profunda experiencia de Panasonic en tecnologías de detección innovadoras. El nuevo objetivo gran angular de 90° permite que Grid-EYE tenga un campo de visión (FoV) más amplio, mejorando los sensores anteriores que ofrecían un FoV de 36° y 60°. Con el lanzamiento de Grid-EYE 90°, los diseñadores de sistemas pueden captar la firma IR de una zona más amplia, por lo que se necesitan menos sensores para cubrir un área determinada. Esto lo convierte en la opción ideal para mejorar la eficacia de los dispositivos de seguimiento y recuento de personas.

Infrarrojos de baja resolución y aprendizaje automático: Un nuevo enfoque para el recuento y el seguimiento
La adquisición satisfactoria de datos mediante Grid-EYE es sólo el primer paso para contar personas con éxito. Se pueden emplear diferentes técnicas para explotar los datos del sensor. El uso de algoritmos estándar de procesamiento de señales funciona bien, pero puede tropezar con dificultades con los sensores infrarrojos. A diferencia de los dispositivos de espectro visual, en los que la calidad de los datos es inequívoca, las señales infrarrojas pueden ser difíciles de manejar cuando se emplean en dispositivos, especialmente los de baja resolución, que pueden captar ruido con mucha facilidad, como Grid-EYE. Elementos tan cotidianos como una taza de café caliente, una ventana abierta o un ordenador sobrecalentado, que ni siquiera son objeto de discusión en el espectro visual, son retos de enormes proporciones en infrarrojos. Esto hace que el desarrollo de algoritmos sea mucho más complejo.
Una forma de superar este problema es utilizar el aprendizaje automático (machine learning, ML). El aprendizaje automático es un subconjunto de las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) que hace hincapié en el uso de redes neuronales de autoaprendizaje para deducir inferencias a partir de los datos de entrada. La red neuronal puede entrenarse utilizando un conjunto de datos conocidos y anotados para diseñar un modelo de ML, que luego puede desplegarse sobre el terreno. Esto permite descargar a las redes neuronales de tareas complejas que antes requerían algoritmos personalizados y hardware caro.

Colaboración con el grupo CN en la adquisición de conjuntos de datos
Un modelo de ML con buenas prestaciones sólo puede construirse entrenándose en un conjunto de datos de buena calidad. Al contrario de lo que ocurre con aplicaciones más comunes, como la visión por ordenador, en las que ya se dispone de abundantes conjuntos de datos, los sensores como Grid-EYE no suelen contar con ningún conjunto de datos para empezar. Panasonic, consciente de la necesidad de llenar este vacío, ha iniciado una colaboración con CN Group, una empresa de software que forma parte de la compañía Ciklum. CN Group tiene experiencia en una amplia gama de temas, como diseño mecánico, hardware y software de electrónica embebida, aprendizaje automático e IoT. Mediante una configuración de hardware que incluye un sensor Grid-EYE y una cámara, CN Group trabaja para crear conjuntos de datos que contengan información visual y térmica de una escena observada. Además, utilizando técnicas de visión por ordenador, el conjunto de datos se anota automáticamente cuando se detectan seres humanos en el campo de visión de la cámara. La contribución de CN Group en la creación de conjuntos de datos con anotaciones rápidas abre un amplio abanico de posibilidades en la creación de conjuntos de datos térmicos personalizados para cualquier lugar: salas de reuniones, escaleras, etc. Panasonic y CN Group creen que esta colaboración permitirá crear sistemas ML más personalizados para el seguimiento y recuento de personas utilizando Grid-EYE.

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