Creación de Mapas de Calor para Análisis de Tránsito en Videos

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Creación de Mapas de Calor para Análisis de Tránsito en Videos

Curso de Visión Artificial con Python

Clase 4 de 16

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La seguridad visual mediante análisis de video se ha convertido en una herramienta fundamental para entender el comportamiento de los clientes en espacios comerciales. A través de técnicas de procesamiento de imágenes y detección de movimiento, podemos generar mapas de calor que revelan patrones de interés y flujo de personas, proporcionando información valiosa para la toma de decisiones estratégicas en retail. Veamos cómo implementar esta tecnología y qué beneficios ofrece para optimizar la disposición de productos y mejorar la experiencia del cliente.

¿Cómo crear mapas de calor a partir de videos de seguridad?

El desafío de Vision Security para ILAC consiste en analizar un video de los pasillos de una tienda para determinar dónde se detienen los clientes, cuánto tiempo permanecen en cada posición y qué están observando. El producto final es un mapa de calor que visualiza estas concentraciones de actividad.

Para este proyecto, podemos utilizar Google Colab o trabajar localmente. Google Colab ofrece algunas ventajas, como el acceso a GPU para procesamiento más rápido, aunque tiene limitaciones para la visualización de video en tiempo real. Sin embargo, para el análisis de videos pregrabados, funciona perfectamente.

El proceso básico incluye:

Cargar el video mediante OpenCV.
Utilizar técnicas de detección de movimiento para identificar áreas de actividad.
Acumular esta información en un mapa de calor.
Normalizar y visualizar los resultados.

¿Qué herramientas necesitamos para el análisis de video?

Para implementar esta solución, necesitamos las siguientes bibliotecas:

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

OpenCV nos proporciona un método especialmente útil para detectar movimiento entre frames a lo largo del video. Este método puede extraer el fondo y resaltar solo lo que se está moviendo, ya sean personas, animales o incluso objetos como cortinas.

El método recibe tres parámetros principales:

History: número de frames utilizados para distribuir el fondo
Sensibilidad: para detectar cambios (distinguiendo entre movimientos menores y significativos)
Detección de sombras: para considerar o ignorar las sombras en el análisis

¿Cómo se genera y se interpreta un mapa de calor?

El proceso para generar el mapa de calor consiste en:

Iniciar un acumulador en cero.
Sustraer el fondo de cada frame para determinar las áreas de movimiento.
Acumular la máscara de movimiento a lo largo del tiempo.
Superponer esta información acumulada sobre el video original.

El resultado es un mapa donde las áreas de color rojo más intenso representan lugares donde los clientes permanecieron más tiempo. Por ejemplo, si un cliente estuvo parado mucho tiempo en una posición específica, esa área aparecerá con un rojo más intenso en el mapa.

# Ejemplo conceptual del código
fgbg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(history=500, varThreshold=16, detectShadows=True)
heatmap = np.zeros((height, width), dtype=np.float32)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # Aplicar sustracción de fondo
    fgmask = fgbg.apply(frame)
    
    # Acumular la máscara en el mapa de calor
    heatmap += fgmask

¿Cómo normalizar los mapas de calor para una mejor interpretación?

En entornos con mucho flujo de personas, como centros comerciales, el mapa de calor podría saturarse y verse completamente rojo. Para solucionar esto, se aplica una normalización:

Se toma el valor mínimo y se lleva a cero.
El valor máximo obtenido en el mapa se lleva a 255.

Esto permite una mejor visualización de las diferencias relativas en la concentración de actividad. Además, podemos utilizar diferentes escalas de color, como "viridis" (azul-violeta), para mejorar la interpretación visual.

# Normalización del mapa de calor
normalized_heatmap = cv2.normalize(heatmap, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)

Esta normalización nos ayuda a identificar áreas de mayor interés para los clientes, lo que puede informar decisiones sobre la ubicación de productos o la reorganización del espacio comercial.

¿Qué limitaciones tiene esta técnica y cómo superarlas?

Una limitación importante de este enfoque es que detecta cualquier movimiento, no solo el de las personas. Esto puede generar resultados engañosos cuando hay objetos en movimiento en la escena.

Por ejemplo, en el segundo video analizado (un parque con personas), una cuerda en movimiento generó una concentración alta en el mapa de calor, desviando la atención del flujo real de personas.

Este problema ocurre porque el método de sustracción de fondo detecta cualquier cambio en la escena, sin distinguir entre tipos de objetos. Para aplicaciones centradas en el comportamiento humano, necesitamos filtrar específicamente el movimiento de personas.

La solución a este problema se encuentra en técnicas más avanzadas de visión por computadora, como la detección de personas mediante modelos de aprendizaje profundo. Estos modelos pueden identificar específicamente figuras humanas y seguir su movimiento, ignorando otros objetos en movimiento.

El análisis de video para seguridad y marketing ofrece información valiosa sobre el comportamiento de los clientes en espacios comerciales. Mediante la creación de mapas de calor, podemos identificar áreas de mayor interés y optimizar la disposición de productos. Aunque la técnica básica tiene limitaciones, como la detección indiscriminada de movimiento, existen soluciones avanzadas que permiten enfocarse específicamente en el comportamiento humano. ¿Has implementado alguna vez análisis de video en tu negocio? ¿Qué insights has obtenido? Comparte tu experiencia en los comentarios.

Víctor Trigo

Hace un año

Es posible crear un video donde se vea frame por frame como se crea el Heatma?, y no solo el resultado final

Julio Burbano

Hace 8 meses

Hola Víctor. No se si será a esto que te refieres (está probando en local con VSCode, imagino que para usarlo en Colab deberás cambiar la ruta del video original). El resultado es un video mp4 incrementando frame por frame el mapa de calor hsata llegar al final del video:

# Crea un video sumando el mapa de calor

import cv2
import numpy as np
from pathlib import Path

video_path = r"./Data/store-aisle-detection.mp4"

# Resolver ruta del video y carpeta contenedora
video_file = Path(video_path).resolve()
video_dir = video_file.parent
stem = video_file.stem

cap = cv2.VideoCapture(str(video_file))
if not cap.isOpened():
    raise FileNotFoundError(f"No se pudo abrir el video: {video_file}")

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
if not fps or fps <= 0:
    fps = 30.0  # fallback

w = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# Archivo de salida en la MISMA carpeta
out_path = video_dir / f"{stem}_heat_accum.mp4"

# Writer MP4
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
out = cv2.VideoWriter(str(out_path), fourcc, fps, (w, h), isColor=True)
if not out.isOpened():
    cap.release()
    raise RuntimeError(f"No se pudo crear el video de salida: {out_path}")

# Sustractor de fondo (MOG2)
bg = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(
    history=500,
    varThreshold=16,
    detectShadows=True
)

heat_acc = np.zeros((h, w), dtype=np.float32)

frame_idx = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    fgmask = bg.apply(frame)

    # Quitar sombras (127) y quedarnos con movimiento real (255)
    motion = (fgmask == 255).astype(np.float32)  # 1 donde hay movimiento
    heat_acc += motion

    # Normalizar acumulado a 0..255 para visualizar frame a frame
    heat_u8 = cv2.normalize(heat_acc, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

    # Colormap tipo "hot": negro->rojo->amarillo->blanco (similar a matplotlib cmap="hot")
    heat_color = cv2.applyColorMap(heat_u8, cv2.COLORMAP_HOT)

    # Si quieres SOLO el mapa (negro/rojo), escribe heat_color tal cual:
    out.write(heat_color)

    frame_idx += 1

cap.release()
out.release()

print(f"Listo. Video generado: {out_path}")
print(f"Frames procesados: {frame_idx}")

Comentarios (11)11 comentarios

Dabney Rueda

Percy Tejada

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Iván Alexis Nocua Benitez

Carlos Bustillo

Profesor

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Gina Peñaloza

Hace 6 meses

Paola Polanco

Hace 9 meses

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