Computer Vision para imágenes y vídeo
Desde la línea de producción hasta el punto de venta, de la videovigilancia al medical imaging: llevamos modelos de computer vision a producción, incluso en dispositivos edge con restricciones estrictas de latencia, coste y consumo.
Reconocimiento de imágenes y vídeo para control de calidad, seguridad, retail y análisis industrial.
Casos de uso
- Control de calidad automatizado en producción
- Conteo de personas y heatmap retail
- Seguridad perimetral y anomaly detection
- OCR de documentos de identidad y KYC
- Análisis deportivo y tactical AI
Beneficios medibles
- Inspección 100% (vs muestreo manual)
- Reducción de defectos descartados post-venta
- Insight sobre el comportamiento del cliente en tienda
- Operatividad incluso offline / edge
Detalles técnicos
Modelos
- YOLOv8/v9 para detección real-time
- Segment Anything (SAM) para segmentación
- CLIP para visual search y zero-shot
- Modelos custom fine-tuned
Pipeline de vídeo
- Streaming RTSP/WebRTC
- Tracking multi-object (ByteTrack, DeepSORT)
- Re-identification
- Anomaly detection temporal
Edge & deployment
- NVIDIA Jetson, Coral, Raspberry Pi
- Cuantización INT8 para latencia/W
- ONNX, TensorRT, OpenVINO
- Actualización OTA de modelos
Privacy
- Blurring de rostros / matrículas automático
- Processing on-device (sin cloud)
- Compliance GDPR y DPIA
- Audit log de accesos
FAQ
¿Cuántas imágenes se necesitan para entrenar un modelo?
Con transfer learning suelen bastar entre 500 y 2000 imágenes etiquetadas por clase. También ofrecemos servicios de data labeling.
¿Funciona en tiempo real?
Sí, utilizando los modelos adecuados (YOLO, MobileNet) alcanzamos 30-60 FPS incluso en hardware edge.
¿Puedo usar mis cámaras existentes?
Sí, cualquier flujo RTSP/ONVIF/HTTP es integrable. Recomendamos actualizaciones solo si es estrictamente necesario.