Cómo las cámaras de IA detectan objetos y reconocen rostros

La inteligencia artificial (IA) ha existido durante décadas, pero solo recientemente las cámaras de IA se han vuelto comunes. Con el software de reconocimiento de objetos, las cámaras ahora pueden reconocer rostros y objetos que encuentran en el mundo.

Esta tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones, como ayudar a las empresas a reconocer clientes potenciales o identificar objetos dañinos en el medio ambiente. Las ramificaciones son profundas, ya que la detección de objetos impulsada por IA cambia por completo lo que es capaz de hacer una cámara CCTV convencional. Sin embargo, la tecnología que hay detrás es realmente innovadora.

¿Qué son las cámaras AI?

Primero, aclaremos una cosa: una cámara AI no es un dispositivo nuevo que pueda usar para tomar imágenes visuales o hacer videos. En cambio, una cámara con IA es muy similar a una cámara convencional, excepto que está conectada a una caja de procesamiento visual que aprovecha tecnologías como la visión por computadora para “aprender” de los datos visuales.

Usando algoritmos de aprendizaje automático, las cámaras de IA pueden procesar información de imágenes visuales. Por ejemplo, las cámaras de IA usan sensores para analizar imágenes e identificar la mejor configuración para capturar una imagen. Sin embargo, ese es solo uno de los muchos usos.

La detección de objetos ya se usa ampliamente en muchas verticales. Por ejemplo, las cámaras de IA se pueden usar para reconocimiento facial, detección de vehículos o para detectar otros objetos semánticos. En ciertas industrias, las empresas confían en las cámaras de IA para hacer cumplir los protocolos de seguridad, y las cámaras pueden detectar si los empleados usan equipo de seguridad o no.

Las cámaras de IA se pueden usar para muchos propósitos en el lugar de trabajo, incluido el monitoreo del comportamiento de los empleados y la detección de posibles amenazas a la seguridad antes de que se conviertan en un problema. Por ejemplo, las cámaras de IA pueden detectar cuando un empleado está trabajando demasiado cerca de materiales peligrosos o cuando se han ignorado las señales de advertencia.

Cómo funciona la detección de objetos con cámara AI

La detección de objetos utiliza un algoritmo que procesa los datos de imagen capturados por la cámara y los compara con objetos conocidos en una base de datos. Luego, el algoritmo identifica cualquier objeto que sea similar a los que se encuentran en su base de datos y devuelve los resultados correspondientes.

Por ejemplo, si una cámara de IA está configurada para detectar rostros, puede comparar las imágenes que captura con los rostros almacenados en su base de datos y detectar cualquier característica facial que coincida con ellos. Este proceso permite que la cámara reconozca personas u otros objetos incluso cuando están parcialmente ocultos o son irreconocibles para los humanos.

Las cámaras de IA utilizan algoritmos de detección de objetos para detectar situaciones peligrosas en tiempo real. Esto les permite alertar a las personas inmediatamente cuando sucede algo fuera de lo común. Con las cámaras de IA, se pueden detectar objetos peligrosos antes de que ocurra un accidente, salvando así vidas y evitando errores costosos.

Algunos ejemplos incluyen detectar personas que no usan equipo de protección en un sitio de construcción o advertir a los trabajadores sobre la caída de objetos antes de que golpeen a alguien en la cabeza.

Además, estas cámaras también se pueden usar para el reconocimiento facial, lo que permite a los empleadores realizar un seguimiento de la asistencia y monitorear el comportamiento de los empleados en el lugar de trabajo de manera más eficiente que nunca.

Entrenamiento de cámaras de IA para detectar objetos específicos

Una cosa a tener en cuenta aquí es que las herramientas impulsadas por IA son tan efectivas como los conjuntos de datos en los que están entrenadas. Entonces, por ejemplo, si una cámara de IA tiene que ser entrenada para detectar un objeto específico, como un vehículo, debe recibir cientos de miles de imágenes de automóviles.

Entonces, el primer paso es entrenar una cámara de IA para recopilar imágenes del objeto que le gustaría que detectara. Necesita suficientes imágenes para que la cámara tenga suficientes puntos de datos para reconocer con precisión el objeto cuando aparece en el mundo real. Cuanto más variado sea su conjunto de datos, mejor; considere incluir diferentes perspectivas, condiciones de iluminación, colores e imágenes desde diferentes ángulos.

Si desea que su sistema de cámara AI detecte objetos específicos, puede entrenar su algoritmo utilizando bibliotecas de código abierto como TensorFlow Lite o PyTorch. Este proceso implica escribir código que permitirá que su algoritmo tome imágenes o videos y genere etiquetas que se correspondan con lo que hay en ellos.

Los beneficios de usar cámaras AI para la detección de objetos

Hay varias razones por las que las cámaras con IA, como la gama de cámaras con IA de D-Link, se están volviendo cada vez más populares en muchas industrias. Ofrecen una serie de beneficios que justifican fácilmente el costo ligeramente más alto.

Tiempos de detección más rápidos

Las cámaras de detección de objetos están diseñadas para detectar objetos de forma rápida y precisa. Desafortunadamente, los sistemas de cámaras tradicionales a menudo pueden ser lentos y poco confiables cuando se trata de detectar objetos, y generalmente dependen de la observación humana para poder identificar objetos.

Las cámaras de detección de IA continúan mejorando con el tiempo, lo que reduce en gran medida los tiempos de detección en general. Para entornos de ritmo rápido, como un sitio de construcción o una vía pública, esto puede marcar una diferencia crítica.

Mayor precisión

Las cámaras de detección de objetos también ofrecen una mayor precisión en comparación con los sistemas de cámaras tradicionales. Esto se debe en parte a su capacidad para reconocer objetos desde múltiples ángulos y distancias y distinguir entre diferentes tipos de objetos, incluso si parecen similares en tamaño o forma. Esto los hace ideales para su uso en aplicaciones de vigilancia de seguridad o gestión de inventario, donde la precisión es primordial. Más importante aún, a medida que mejoran, su precisión continúa mejorando. Con el tiempo, se vuelven más precisos que sus homólogos humanos.

Ahorro de costes

Finalmente, las cámaras de detección de objetos ofrecen ahorros en costos en comparación con las cámaras tradicionales debido a su mayor precisión y tiempos de detección más rápidos. Al invertir en un sistema impulsado por IA por adelantado, puede ahorrar dinero a largo plazo al evitar errores costosos u oportunidades perdidas causadas por resultados inexactos o lentos de los sistemas tradicionales. Además, estos sistemas requieren un mantenimiento mínimo ya que no necesitan una calibración regular como otros sistemas de cámaras.

Altamente escalable

El principal beneficio de usar cámaras con IA es que son altamente escalables y pueden cubrir fácilmente áreas más grandes sin sobrecargar los recursos. A diferencia de los métodos de identificación manual, que requieren que varios operadores humanos interpreten lo que ven en una imagen, las cámaras de IA brindan resultados más confiables que son mucho menos propensos a errores debido a la fatiga o la identificación errónea.

AI continúa empujando los límites de lo que es posible

La inteligencia artificial continúa redefiniendo lo que es posible utilizando tecnologías convencionales. Como resultado, la detección de objetos puede desempeñar un papel fundamental en numerosas situaciones e incluso puede ayudar a salvar vidas.

Sin embargo, la detección de objetos es solo una de las formas en que las empresas utilizan la inteligencia artificial. ¡Hay muchos otros, desde chatbots hasta escribir contenido e incluso crear arte!