Dé a sus aplicaciones la capacidad de ver.

La Computer Vision permite que un sistema informático analice e interprete imágenes o vídeos. En particular, puede detectar, reconocer, contar, clasificar, segmentar o seguir automáticamente elementos visuales.

Entre los casos más frecuentes están el control de calidad, el OCR, el análisis documental, el recuento, la detección de objetos, el análisis de vídeo, el seguimiento de movimientos o la inspección industrial. La solución depende en gran medida de las condiciones reales en las que se capturarán las imágenes.

No necesariamente. Los modelos preentrenados suelen permitir empezar con volúmenes mucho más reducidos. No obstante, la necesidad depende de la complejidad del problema, de la diversidad de situaciones y del nivel de precisión buscado.

Sí. Podemos definir la estrategia de recopilación y anotación, las clases que hay que identificar y las reglas de calidad necesarias. Un dataset bien construido suele ser tan importante como la propia elección del modelo.

Depende del caso de uso, de los datos y de las condiciones sobre el terreno: iluminación, ángulos, resolución, movimientos o variabilidad de los objetos. Medimos el rendimiento con datos independientes antes de determinar si es suficiente para el uso previsto.

Sí, siempre que la infraestructura y el modelo cumplan los requisitos de latencia. Según la necesidad, el procesamiento puede realizarse en la nube, en un servidor local o directamente en un equipo Edge.

Sí, cuando la potencia disponible y el modelo lo permiten. Podemos optimizar y convertir los modelos para reducir su consumo y su latencia en equipos Edge.

La arquitectura debe tener en cuenta el RGPD, la finalidad del tratamiento, los datos realmente necesarios y, en su caso, las normas aplicables a los datos biométricos. La anonimización, el tratamiento local y la limitación del plazo de conservación pueden formar parte de las medidas que se estudian.

El alcance depende sobre todo del dataset, del nivel de precisión buscado, del hardware, de la necesidad de tiempo real y de la integración final. Una fase de POC suele permitir verificar el rendimiento antes de abordar la industrialización.

Según el caso: inspecciones automatizadas, defectos detectados, tiempo de control ahorrado, volumen procesado, reducción de errores u operaciones adicionales que antes no eran viables. Priorizamos indicadores directamente vinculados al proceso que el modelo debe mejorar.