Reconocimiento de objetos en imágenes de cámara, del piloto a la operación.

Entrenamos modelos para encontrar objetos en imágenes y videos, con las cámaras que ya tienes o con nuevas. El resultado se convierte en una alerta, un conteo o un registro en tu sistema.

Cinta de equipaje de aeropuerto con maletas y mochilas marcadas por recuadros de detección
  • Cámara 01maleta
  • Cámara 02mochila
  • Cámara 03maleta
  • Cámara 04mochila

Simulación de ejemplo

Proyectos de reconocimiento de objetos

Por confidencialidad, los proyectos aparecen sin el nombre de los clientes.

Cinta de equipaje de aeropuerto con maletas y mochilas marcadas por recuadros de detección
Imagen simulada

Maletas y mochilas en aeropuertos

Identificación de equipaje en las imágenes de cámara.

Vehículo en la barrera de entrada con la placa marcada por un recuadro de detección
Imagen simulada

Lectura de placas y matrículas de vehículos

Reconocimiento de la placa en la imagen de la cámara.

Estudiantes de espaldas en el aula, con un teléfono sobre el pupitre marcado por un recuadro de detección
Imagen simulada

Teléfonos en el aula

Detección del dispositivo en las imágenes del aula. El foco es el objeto.

LibrasLink: visión artificial en el propio dispositivo

Libras en tiempo real

Aplicación que traduce la Lengua de Señas Brasileña a portugués escrito con la cámara del teléfono.

Alfabeto manual en el propio dispositivo

En el MVP, el modelo reconoció el alfabeto en lengua de señas brasileña desde el teléfono.

Las imágenes no salen del teléfono

Solo los puntos clave de los gestos se procesan fuera de él. Top 10 en Startup One FIAP.

Cómo lo desarrollamos

  1. Definir qué hay que ver

    Objeto, entorno, cámara y qué debe ocurrir cuando aparezca.

  2. Reunir y etiquetar imágenes

    Usamos imágenes de tu entorno real, con la iluminación y los ángulos de verdad.

  3. Piloto con criterio de aceptación

    Medimos aciertos y falsas alarmas en campo, con la meta acordada de antemano.

  4. Integración

    El resultado llega a tu sistema como alerta, conteo o registro.

  5. Seguimiento

    Monitoreamos la calidad y reentrenamos el modelo cuando cambia el entorno.

Las cámaras exigen cuidado con los datos

Base legal antes del proyecto

Definimos contigo la finalidad y la base legal según la ley de datos de tu país, como el RGPD en España.

Guardar solo lo necesario

Plazo de retención, control de acceso y registro de uso definidos en el proyecto.

Dónde se ejecuta el modelo

En el dispositivo, en un servidor local o en la nube, según el riesgo y el volumen.

Trabajar con nosotros desde fuera de Brasil

Contrato a medida

Definimos en la propuesta quién firma, la ley aplicable y la jurisdicción.

Factura y moneda

Acordamos la moneda y la forma de facturación para tu país.

Datos

Firmamos el acuerdo de tratamiento de datos cuando hace falta y elegimos dónde se alojan.

Horarios

Acordamos los horarios de reunión y atención según tu zona horaria.

Preguntas

¿Tengo que comprar cámaras nuevas?

No siempre. Evaluamos las imágenes que ya tienes y te decimos si la calidad alcanza para lo que hay que reconocer.

¿Cómo sé que funciona en mi caso?

Empezamos con un piloto en tu entorno, con un criterio de aceptación definido de antemano y medición de aciertos y falsas alarmas.

¿Cuánto cuesta?

Cada proyecto es a medida. El valor depende de lo que haya que reconocer, del volumen de imágenes, de dónde se ejecute el modelo y de las integraciones.

¿Qué deberían estar viendo tus cámaras?

En 30 minutos evaluamos si el proyecto es viable y cómo probarlo.