Cálculo de afluencia

El procesamiento de imágenes con Google Vision para analizar el número de personas y calcular la afluencia implica una serie de pasos técnicos y analíticos. A continuación, se detalla el proceso:

1. Captura de la Imagen:
   • La cámara, ya sea local o IP, captura una imagen o fotograma del área que se desea analizar.
   • Esta imagen se almacena temporalmente en un servidor o dispositivo local para su posterior procesamiento.
2. Preprocesamiento (opcional):
   • Antes de enviar la imagen a Google Vision, es posible que se realice un preprocesamiento para mejorar la calidad de la imagen. Esto puede incluir ajustes de contraste, brillo, recorte, entre otros.
   • El objetivo es asegurar que la imagen sea lo más clara posible para obtener resultados precisos.
3. Envío a Google Vision API:
   • La imagen se envía a la API de Google Vision para su análisis. Esto se hace generalmente codificando la imagen en formato base64 y enviándola como parte de una solicitud HTTP POST a la API.
   • Es importante tener una clave de API válida y configurar correctamente las credenciales para autenticarse con el servicio.
4. Análisis con Google Vision:
   • Una vez que la API recibe la imagen, utiliza modelos de aprendizaje automático para analizarla.
   • La API devuelve un archivo JSON con los resultados del análisis. Este archivo contiene etiquetas (labels) que identifican los objetos detectados en la imagen, junto con un nivel de confianza para cada detección.
5. Procesamiento del Resultado:
   • Se analiza el archivo JSON para identificar las etiquetas relevantes. En este caso, se busca la etiqueta “person” o “persona”.
   • Cada vez que se detecta la etiqueta “person”, se cuenta como una persona identificada en la imagen.
   • Se suman todas las detecciones de “person” para obtener el número total de personas en esa imagen o fotograma.
6. Cálculo de Afluencia:
   • Si se analizan múltiples imágenes o fotogramas a lo largo del tiempo, se pueden sumar las detecciones de personas para obtener una medida de afluencia durante un período específico.
   • Esta información puede ser útil para identificar patrones de afluencia, como las horas pico durante el día.
7. Almacenamiento y Visualización:
   • Los resultados, incluido el número de personas detectadas y la afluencia calculada, se pueden almacenar en una base de datos para su posterior análisis.
   • Estos datos se pueden visualizar en gráficos o tablas para proporcionar una representación clara de la afluencia en diferentes momentos.