60 aplicaciones de la visión por ordenador con gran impacto

Las imágenes y los vídeos desempeñan hoy un papel esencial en la toma de decisiones. Dependemos de la información visual al circular por carreteras concurridas, comprar por Internet, desplazarnos por las redes sociales, visitar hospitales e incluso gestionar negocios.

Los datos visuales se han convertido en una parte natural de la vida cotidiana e influyen en muchas de las decisiones que tomamos. Para que las máquinas comprendan esta información de forma similar, también necesitan la capacidad de ver e interpretar contenido visual.

Aquí es donde la visión por ordenador marca la diferencia. Como rama de la inteligencia artificial (AI), la visión por ordenador permite a las máquinas interpretar y comprender la información visual.

En lugar de limitarse a registrar lo que ocurre, la tecnología de visión por ordenador puede analizar imágenes para extraer información útil. Las soluciones de visión por ordenador pueden detectar objetos, seguir movimientos y clasificar elementos por su forma, tamaño o color.

Veamos un ejemplo sencillo. Imagina que un encargado de tienda quiere identificar qué estanterías se quedan sin existencias más rápido. Los sistemas de visión por ordenador pueden analizar imágenes de las estanterías para detectar artículos que faltan y destacar los productos que se venden rápidamente. Esto permite a los encargados de tienda reponer las existencias a tiempo.

Estos sistemas funcionan con modelos de visión por ordenador, entrenados con conjuntos de datos para reconocer objetos e identificar patrones a partir de datos visuales. Por ejemplo, Ultralytics YOLO26 es un modelo de visión rápido y fiable, diseñado para ofrecer capacidades de visión por ordenador en tiempo real.

Fig. 1. Ultralytics YOLO26 utilizado para detectar botellas. (Fuente)

En este artículo, exploraremos 60 aplicaciones impactantes de la visión por ordenador y veremos cómo se utilizan en distintos sectores. ¡Empecemos!

El papel de la visión por ordenador en la era moderna de la AI#

Antes de profundizar en las distintas aplicaciones de la visión por ordenador, echemos un vistazo rápido a su importancia actual.

Durante años, supervisar y analizar imágenes o vídeos fue un proceso manual. Este enfoque requería mucho tiempo, era propenso a errores y ofrecía resultados incoherentes. De hecho, los estudios muestran que el error humano representa casi una cuarta parte de los problemas relacionados con las inspecciones en entornos industriales, lo que ralentiza la toma de decisiones en muchos sectores.

Las cosas cambiaron con el auge del aprendizaje automático y los grandes avances en visión por ordenador. En el núcleo de la AI de visión se encuentra el análisis de imágenes, que permite a los modelos comprender lo que ven.

Esto ha dado lugar a la rápida adopción de aplicaciones como la inspección, el seguimiento y la automatización, y se prevé que el mercado de la visión por ordenador alcance aproximadamente los 58 000 millones de dólares en 2032.

Este crecimiento se debe al valor que la visión por ordenador aporta a las aplicaciones del mundo real. Al automatizar el análisis de imágenes y vídeos, ofrece resultados más rápidos, precisos y fiables. Por ejemplo, se pueden supervisar las carreteras para detectar accidentes. Del mismo modo, las explotaciones agrícolas pueden supervisar el estado de los cultivos en tiempo real, mientras que las tiendas pueden hacer un seguimiento de qué estanterías se quedan sin existencias primero.

Estos casos de uso ayudan a los equipos a actuar más rápido y tomar mejores decisiones utilizando datos fiables. Para lograrlo, la visión por ordenador se basa en un conjunto básico de tareas que permiten desarrollar una amplia variedad de aplicaciones.

Tareas clave de la visión por ordenador#

Las tareas de visión por ordenador cuentan con el respaldo de modelos de visión por ordenador entrenados, que aprenden de grandes conjuntos de datos y aplican esos conocimientos a imágenes en directo. Por ejemplo, los modelos Ultralytics YOLO, como YOLO26, admiten varias tareas en entornos en tiempo real.

Estas son algunas de las tareas fundamentales de visión por ordenador utilizadas en una amplia variedad de aplicaciones:

• Detección de objetos: consiste en identificar objetos dentro de una imagen o un vídeo y localizarles mediante cuadros delimitadores. A menudo es el punto de partida de muchas aplicaciones de visión por ordenador.
• Seguimiento de objetos: después de detectar un objeto, un modelo de visión puede seguirlo a través de los fotogramas de un vídeo. Esto permite a los modelos supervisar y comprender el movimiento.
• Segmentación de instancias: va un paso más allá al separar los objetos del fondo o dividirlos en regiones precisas.
• Clasificación de imágenes: esta tarea asigna una etiqueta a una imagen completa. Puede utilizarse para identificar tipos de vehículos, distinguir la fruta madura de la que no lo está o clasificar distintos tipos de defectos en una línea de producción.
• Estimación de la pose: identifica la posición y la orientación de puntos clave en objetos, normalmente personas o animales. Se utiliza ampliamente en análisis deportivos, supervisión de pacientes y robótica para comprender la postura, el movimiento y las interacciones.
• Detección de cuadros delimitadores orientados (OBB): esta tarea detecta objetos y muestra su posición y rotación, por lo que resulta útil para identificar objetos inclinados o girados en imágenes o vídeos.

Fig. 2. Tareas de visión por ordenador compatibles con Ultralytics YOLO26 (Fuente)

Exploración de 60 aplicaciones de la visión por ordenador en distintos sectores#

A continuación, exploraremos cómo se aplica la visión por ordenador en una amplia variedad de casos de uso del mundo real, en sectores como el comercio minorista, la fabricación, la sanidad, la automoción y la agricultura.

1. Mantenimiento predictivo mediante inspección visual#

Las fábricas están formadas por un gran número de máquinas que funcionan simultáneamente, y puede resultar difícil vigilarlas todas. Los sistemas de mantenimiento predictivo basados en visión por ordenador utilizan cámaras para supervisar continuamente los equipos y analizar señales visuales como corrosión, fugas, desalineaciones y desgaste superficial. Al detectar indicadores tempranos de fallos, estos sistemas basados en visión ayudan a los equipos a programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir los tiempos de inactividad no planificados, prolongar la vida útil de las máquinas y mantener operaciones industriales más seguras y eficientes.

2. Detección de matrículas#

Con la tecnología de visión por ordenador, puedes detectar matrículas. Estos sistemas suelen integrarse con tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para escanear la matrícula de un vehículo y extraer sus letras y números.

Esto facilita la identificación de vehículos cuando circulan por carreteras o atraviesan puntos de control. Esta tecnología se utiliza habitualmente en la supervisión del tráfico, los peajes y los sistemas de aparcamiento. También se aplica en los puntos de entrada y salida de edificios residenciales o comerciales para automatizar el seguimiento de vehículos y reducir las comprobaciones manuales.

3. Supervisión de comportamientos sospechosos#

Puedes supervisar comportamientos humanos sospechosos con visión por ordenador. En lugar de supervisar cada señal de cámara, las cámaras y sensores integrados con visión se basan en la detección y el seguimiento.

Pueden detectar actividad y señalar anomalías, como merodear, echar a correr de repente o acceder a zonas restringidas. Se utiliza principalmente en espacios públicos, tiendas, estaciones de transporte y zonas de alta seguridad, y alerta a los equipos de seguridad para que respondan rápidamente cuando algo parece sospechoso.

4. Detección de incendios y humo#

La detección de incendios y humo puede proporcionar avisos tempranos antes de que se produzca un incidente grave. Los modelos de visión por ordenador hacen esto posible.

Estos modelos pueden utilizarse para observar continuamente cambios visuales, como humo que se desplaza, llamas parpadeantes o una neblina inusual en el aire. La detección de incendios y humo se utiliza normalmente en almacenes, fábricas, bosques y grandes edificios, donde detectar un incendio a tiempo puede marcar la diferencia.

Fig. 3. Detección y segmentación de humo mediante YOLO (Fuente)

5. Vehículos autónomos#

Los vehículos autónomos suelen depender de la visión por ordenador para interpretar el movimiento constante. Tesla, por ejemplo, utiliza cámaras y sistemas de visión por ordenador en sus coches autónomos para procesar datos visuales y detectar carriles, señales de tráfico, vehículos cercanos y personas. Los modelos basados en visión permiten realizar tareas como detección, seguimiento y segmentación, ayudando al coche a comprender su entorno y priorizar la información crítica.

6. Detección de grafitis mediante AI#

La detección de grafitis puede realizarse mediante visión por ordenador para identificar marcas pintadas en paredes, puentes y otros bienes públicos. Los sistemas inteligentes pueden escanear imágenes o vídeos para reconocer formas, colores y patrones que coincidan con grafitis, incluso en entornos urbanos concurridos.

Los modelos de visión por ordenador, como Ultralytics YOLO26, admiten la detección de objetos y la clasificación de imágenes, que pueden utilizarse para detectar grafitis y señalar nuevas marcas en tiempo real. Las ciudades inteligentes pueden utilizar soluciones de detección de grafitis basadas en YOLO26 para programar las labores de limpieza con mayor rapidez, supervisar zonas y mantener los espacios públicos.

7. Mantenimiento urbano#

Mantener una ciudad en buen funcionamiento implica realizar múltiples comprobaciones de mantenimiento cada día. Las soluciones de visión por ordenador pueden cambiar esta situación al supervisar las calles y los espacios públicos.

Por ejemplo, Singapur es conocido por sus iniciativas que utilizan AI de visión para mantener los espacios urbanos. Los sistemas basados en visión supervisan las calles, las zonas públicas y las infraestructuras, y detectan problemas como baches, señales rotas o contenedores de basura desbordados.

8. Supervisión de multitudes#

La supervisión de multitudes consiste en analizar cómo se desplazan y se concentran las personas en espacios concurridos. Las cámaras y los sensores, integrados con un algoritmo de visión, pueden procesar señales de vídeo en directo para estimar el tamaño de la multitud, seguir patrones de movimiento y detectar cambios repentinos.

Esto ayuda a identificar cuellos de botella, aglomeraciones o actividad inusual antes de que se conviertan en problemas. La supervisión de multitudes resulta valiosa en lugares como estaciones de tren, estadios, eventos públicos y centros urbanos.

Fig. 4. Uso de YOLO para contar personas y gestionar multitudes (Fuente)

9. Detección de robos#

En la detección de robos, la tecnología de visión por ordenador se utiliza para identificar actividades sospechosas. La AI de visión puede ayudar a analizar grabaciones de cámaras mediante algoritmos de aprendizaje profundo y detección de objetos para seguir a personas, objetos y patrones de movimiento en tiempo real.

En lugar de depender únicamente de alarmas o revisiones posteriores, estas aplicaciones de visión por ordenador señalan comportamientos inusuales. Esta automatización ayuda a las tiendas, los almacenes y las ciudades inteligentes a reducir pérdidas y optimizar los flujos de trabajo de seguridad.

10. Detección de carriles#

Para conducir de forma segura, los vehículos autónomos necesitan comprender claramente la carretera. La detección de carriles es una aplicación fundamental de la visión por ordenador que se utiliza para comprender la estructura de la carretera en tiempo real.

Los sistemas basados en visión pueden identificar las marcas de los carriles, los bordes de la carretera y las curvas. Al aplicar tareas de visión como la segmentación y la detección de objetos, los modelos de visión por ordenador pueden seguir los carriles incluso cuando cambia la iluminación o el tráfico es intenso.

11. Detección de accidentes y colisiones#

La detección de accidentes y colisiones utiliza tecnología de visión por ordenador para detectar accidentes y conatos de accidente en tiempo real. Los modelos de visión por ordenador, combinados con algoritmos de detección de colisiones, pueden ayudar a analizar señales de vídeo en tiempo real procedentes de cámaras de tráfico, cámaras para salpicadero o drones.

Al seguir paradas repentinas de vehículos, movimientos anómalos o interacciones inesperadas con objetos, estos sistemas basados en AI pueden identificar accidentes en cuestión de segundos. Como resultado, permiten una respuesta de emergencia más rápida y una mejor gestión del tráfico en las ciudades inteligentes.

12. Supervisión del conductor y detección de somnolencia#

Los trayectos largos y el tráfico intenso pueden afectar al estado de alerta del conductor. La supervisión de la atención del conductor y la detección de somnolencia, habilitadas por sistemas de visión por ordenador, pueden comprender el estado físico del conductor en tiempo real.

Por ejemplo, las cámaras del interior del vehículo pueden observar indicios como el cierre de los ojos, la frecuencia de parpadeo, el movimiento de la cabeza y la dirección de la mirada. A continuación, los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo interpretan estas señales. Cuando aparecen signos de fatiga o distracción, el sistema puede emitir alertas o avisos.

13. Sistemas inteligentes de aparcamiento#

Encontrar una plaza de aparcamiento en una ciudad concurrida puede ser complicado, pero la tecnología de visión por ordenador lo está facilitando. Los sistemas inteligentes de aparcamiento utilizan cámaras y modelos de visión por ordenador basados en AI para supervisar los aparcamientos en tiempo real.

Los modelos de visión pueden detectar plazas libres y ocupadas, ayudando a los conductores a encontrar aparcamiento de forma rápida y eficiente. Se utilizan habitualmente en centros comerciales, aeropuertos, complejos de oficinas y centros urbanos para mejorar la eficiencia del aparcamiento.

Fig. 5. Detección de plazas de aparcamiento con YOLO (Fuente)

14. Análisis de mapas de calor de clientes#

Los comercios pueden utilizar el análisis de mapas de calor de clientes para comprender cómo se desplazan los compradores por una tienda. Las cámaras con visión siguen por dónde caminan, dónde se detienen o dónde se reúnen los clientes, y después convierten estos datos en mapas de calor codificados por colores.

Las zonas concurridas aparecen con colores más cálidos, mientras que las zonas tranquilas se muestran con tonos más fríos. Estos mapas resultan especialmente útiles para mejorar la distribución, colocar mejor los productos, reducir las aglomeraciones cerca de las cajas y analizar el comportamiento de los clientes.

15. Detección de logotipos de marca#

Muchas empresas de medios utilizan actualmente la visión por ordenador para detectar logotipos en imágenes y vídeos de distintas plataformas, incluidos anuncios, eventos y publicaciones en redes sociales. Al detectar y clasificar logotipos, las empresas pueden medir el alcance de las campañas, supervisar la exposición de la marca y detectar con antelación usos no autorizados o fraudulentos de los logotipos. Esto permite a los equipos de marketing y legales supervisar la presencia de la marca a gran escala sin revisar manualmente grandes volúmenes de contenido visual.

16. Supervisión del stock en estanterías#

Las estanterías vacías suelen pasar desapercibidas hasta que un cliente las señala. La supervisión del stock en estanterías puede evitarlo utilizando cámaras para escanearlas periódicamente. Los sistemas de AI de visión pueden escanear imágenes de estanterías, detectar productos, contar artículos y seguir los cambios a lo largo del tiempo mediante detección y seguimiento de objetos. Esto resuelve un problema habitual del comercio minorista: perder oportunidades de reposición.

17. Detección de fugas en losas#

La tecnología de visión por ordenador puede utilizarse para identificar fugas en las losas de los edificios mediante el análisis de imágenes de cámaras térmicas. Estos sistemas realizan tareas como la detección de objetos y la segmentación para detectar indicios sutiles de humedad, grietas o problemas estructurales. Con cámaras térmicas, los equipos de mantenimiento pueden detectar problemas con antelación y reducir su dependencia de las inspecciones manuales. La detección de fugas en losas se utiliza ampliamente en viviendas, edificios comerciales y grandes instalaciones para reducir los costes de reparación.

18. Control de calidad#

El control de calidad se centra en comprobar si un producto terminado cumple el estándar requerido antes de llegar a los clientes. Los modelos de visión por ordenador pueden utilizarse para comparar los productos con parámetros predefinidos y comprobar si presentan problemas visibles que afecten a su usabilidad, seguridad o apariencia. Esto permite a los fabricantes mantener una calidad uniforme a gran escala y reducir las devoluciones sin ralentizar la producción.

19. Detección de defectos#

La detección de defectos comprueba si los productos presentan problemas como grietas, arañazos o etiquetas incorrectas. Utiliza tareas de visión por ordenador, como la detección de objetos, para detectar defectos incluso cuando los artículos se desplazan rápidamente por una línea de producción.

Cuando se encuentra un defecto, el producto puede señalarse o retirarse automáticamente. Esto garantiza que solo los artículos de alta calidad sigan adelante sin ralentizar los procesos de fabricación.

20. Detección de superficies#

La visión por ordenador también se utiliza para inspeccionar el acabado exterior de los productos y garantizar una calidad uniforme. Los modelos basados en visión analizan la textura, la uniformidad del color, los recubrimientos y el pulido para detectar acabados irregulares o daños superficiales. Esta aplicación es habitual en sectores donde la apariencia es tan importante como el rendimiento, como la electrónica, la fabricación de automóviles y los bienes de consumo.

21. Inspección de artículos faltantes#

Antes de sellar o enviar los productos, las cámaras basadas en AI pueden comprobar que estén presentes todos los artículos necesarios. Mediante aprendizaje automático y visión por ordenador, estos sistemas pueden detectar rápidamente botellas, piezas o componentes embalados que falten, reduciendo los errores y el retrabajo. Al combinar la detección de objetos con la supervisión en tiempo real, los fabricantes pueden mantener una calidad uniforme y evitar errores costosos.

22. Supervisión de líneas de montaje#

Las líneas de producción pueden supervisarse en tiempo real mediante tecnología de visión por ordenador para identificar piezas desalineadas, atascos o pasos omitidos. Los sistemas de visión pueden seguir objetos y comprobar sus posiciones a medida que los artículos avanzan por la línea.

Cuando se detecta un problema, los equipos pueden recibir una alerta inmediata, lo que reduce los tiempos de inactividad, mejora los flujos de trabajo y mantiene la calidad de los productos. Esta automatización garantiza que las operaciones funcionen de forma eficiente y favorece una toma de decisiones oportuna.

23. Automatización de almacenes#

Los sistemas de visión por ordenador pueden desempeñar un papel fundamental en la automatización moderna de almacenes. Por ejemplo, en los almacenes de Amazon, los robots guiados por visión identifican paquetes, siguen sus movimientos y determinan dónde almacenarlos o recogerlos. Al combinar datos visuales con robótica basada en AI, los almacenes pueden optimizar los flujos de trabajo, reducir los errores humanos y garantizar que los paquetes lleguen más rápido a su destino.

24. Seguimiento del inventario#

Gracias a los avances en la tecnología de visión por ordenador, las empresas pueden supervisar los niveles de stock en tiempo real, detectar artículos que faltan o están mal colocados y actualizar los registros automáticamente. Esto permite gestionar el inventario con mayor precisión, ayuda a evitar el exceso de stock o las carencias y favorece una toma de decisiones más rápida en almacenes, tiendas y entornos de fabricación.

25. Conteo e identificación de pastillas#

En el ámbito sanitario, contar e identificar correctamente las pastillas es fundamental para evitar errores. Los sistemas de visión por ordenador pueden utilizar la detección de objetos y la clasificación de imágenes para identificar tipos de pastillas y contarlas automáticamente. Las cámaras integradas con visión capturan imágenes de alta resolución de los medicamentos y los algoritmos basados en AI las analizan en tiempo real, ayudando a farmacias, hospitales y clínicas a mantener sus flujos de trabajo.

Fig. 6. Conteo y detección de pastillas mediante un modelo Ultralytics YOLO (Fuente)

26. Clasificación de ropa para lavandería#

En las operaciones de lavandería a gran escala, la clasificación manual es lenta y suele generar errores. Los sistemas de visión artificial pueden utilizar cámaras y modelos de IA para clasificar automáticamente la ropa por color, tamaño o tipo de tejido.

Al detectar cada prenda y dirigirla al contenedor o ciclo de lavado correspondiente, estos sistemas mejoran la velocidad y la uniformidad. Por eso resultan especialmente útiles en hoteles, hospitales y lavanderías industriales, donde la eficiencia y la precisión son fundamentales.

27. Detección de grietas#

La visión artificial ayuda a detectar grietas que el ojo humano puede pasar por alto fácilmente. Mediante cámaras y procesamiento de imágenes, los modelos de IA analizan superficies como carreteras, paredes, puentes y máquinas para detectar los primeros signos de daños.

Con tareas como la detección de objetos y la segmentación, incluso las fracturas diminutas pueden identificarse en una fase temprana. Esto ayuda a los equipos a planificar las reparaciones a tiempo y reducir los riesgos para la seguridad.

28. Conteo de células en microscopía#

Los experimentos de laboratorio suelen depender de conocer el número exacto de células de una muestra. Esto ha llevado a los investigadores a utilizar modelos de visión artificial compatibles con la segmentación de imágenes y el conteo de objetos. Estos modelos detectan células individuales, separan las que están superpuestas y las cuentan automáticamente, lo que ahorra tiempo y mejora la precisión.

29. Detección de fracturas en rodete#

La visión artificial puede ayudar a los médicos a detectar fracturas en rodete en imágenes de rayos X, habituales en niños y fáciles de pasar por alto. Los modelos de aprendizaje profundo pueden ajustarse para analizar datos de imágenes médicas y aprender las formas y texturas de los huesos para detectar curvaturas o grietas sutiles. En particular, la clasificación de imágenes puede resaltar las zonas preocupantes y ayudar a los radiólogos a realizar diagnósticos más rápidos y precisos.

30. Detección de caídas de pacientes#

Una cuestión fundamental en hospitales y centros asistenciales es mantener a salvo a los pacientes las 24 horas. El personal no siempre puede estar presente en todo momento. Sin embargo, tecnologías como la visión artificial pueden ayudar mediante la supervisión de los movimientos de los pacientes y la detección de posibles riesgos en tiempo real.

Por ejemplo, al seguir la postura corporal y los patrones de movimiento, los sistemas basados en visión pueden detectar caídas repentinas en tiempo real. Cuando se detecta una caída, el sistema puede avisar al instante a los cuidadores, lo que permite responder con rapidez. Esto resulta especialmente importante para pacientes mayores o en recuperación, ya que una asistencia rápida puede reducir el riesgo de lesiones graves y mejorar la atención general.

31. Monitorización de pacientes en la UCI#

En una UCI, los pacientes necesitan una supervisión constante. Esto puede resultar tedioso y exigente para el personal sanitario, especialmente durante turnos largos. Los sistemas de visión artificial pueden ayudar mediante el seguimiento continuo del movimiento y la postura de los pacientes, permitiendo que los equipos asistenciales se centren en las tareas críticas sin dejar de responder rápidamente cuando surgen problemas.

32. Seguimiento de instrumentos quirúrgicos#

Durante una intervención quirúrgica, es fundamental realizar un seguimiento de cada instrumento médico. Las cámaras cenitales pueden integrarse con la visión artificial para detectar y seguir los instrumentos quirúrgicos durante todo el procedimiento. Esto mejora la seguridad del quirófano, reduce las demoras y permite que cirujanos y enfermeros mantengan toda su atención en la intervención.

33. Diagnóstico mediante imágenes médicas#

El diagnóstico mediante imágenes médicas puede impulsarse con visión artificial. Esta permite a los médicos analizar las exploraciones con mayor claridad y rapidez.

Mediante aprendizaje profundo y redes neuronales convolucionales, los sistemas de visión analizan radiografías, MRIs y CT para encontrar patrones visuales. Por ejemplo, en la detección de tumores, capacidades de visión como el procesamiento de imágenes, la segmentación y la detección de objetos resaltan las regiones sospechosas y contribuyen a realizar diagnósticos precisos.

34. Detección del cumplimiento de las normas sobre EPI#

En entornos industriales con mucha actividad, es difícil supervisar a todos los trabajadores en todo momento. Las cámaras con visión pueden solucionar este problema observando continuamente las zonas de trabajo y comprobando que se utiliza el equipo de seguridad obligatorio, como cascos, guantes y chalecos reflectantes. Al detectar en tiempo real la ausencia de equipos de protección individual (PPE), estos sistemas ayudan a prevenir accidentes y mejorar la seguridad general en el trabajo.

35. Supervisión de plantas y cultivos#

La supervisión de plantas y cultivos permite a los agricultores controlar el estado de los cultivos durante toda la temporada de crecimiento. Las cámaras instaladas en drones, tractores o postes fijos pueden capturar imágenes periódicas de las plantas en el campo.

Este uso de la visión artificial permite a los sistemas analizar indicios visuales, como el color de las hojas, el tamaño de las plantas y los patrones de crecimiento, para detectar los primeros signos de estrés, carencias nutricionales o falta de agua. Al identificar los problemas con antelación, los agricultores pueden reaccionar más rápido, mejorar el rendimiento de los cultivos y evitar pérdidas a gran escala.

36. Supervisión del ganado#

La supervisión del ganado utiliza la visión artificial para observar el comportamiento de los animales sin una supervisión humana constante. Las cámaras siguen el movimiento, la postura y los niveles de actividad para identificar signos de lesiones, enfermedades o estrés.

Por ejemplo, una reducción del movimiento o unos patrones de marcha inusuales pueden indicar problemas de salud. Estos sistemas se basan en la detección y el seguimiento para supervisar continuamente los rebaños, ayudando a los agricultores a gestionar explotaciones grandes con mayor eficiencia.

Fig. 7. Ejemplo de detección de la postura de una vaca mediante YOLO (Fuente)

37. Detección de incendios forestales#

Los incendios forestales suelen comenzar en zonas remotas donde la supervisión humana es limitada. Los sistemas de visión artificial analizan datos visuales de torres de vigilancia, drones e imágenes aéreas para detectar indicios tempranos, como finas columnas de humo, cambios en el color de la vegetación o movimientos sutiles relacionados con el calor. Al reducir las falsas alarmas causadas por la niebla o las nubes, estos sistemas en tiempo real permiten a las autoridades reaccionar más rápido y evitar que los incendios se propaguen.

38. Detección del grado de madurez de la pitahaya#

Saber cuál es el momento adecuado para cosechar la pitahaya es un gran ejemplo de un caso de uso de visión artificial muy específico, en el que el momento afecta directamente a la calidad y la vida útil. Los modelos basados en visión utilizan la detección y la clasificación de imágenes para evaluar el grado de madurez y predecir el momento óptimo de cosecha. Algunas explotaciones ya han empezado a utilizar cámaras basadas en IA para agilizar las comprobaciones de madurez, haciendo que la cosecha sea más rápida, precisa y uniforme.

39. Observación de aves#

La observación de aves se ha vuelto más precisa gracias a la visión artificial. Las cámaras inteligentes y los prismáticos basados en IA utilizan algoritmos de visión artificial, incluidos modelos como Ultralytics YOLO26, para realizar tareas como la detección de objetos y la estimación de la pose. Esto permite a investigadores y aficionados seguir poblaciones, observar comportamientos y estudiar patrones migratorios.

40. Análisis de huellas de animales en la nieve#

En las regiones nevadas, las huellas de animales pueden revelar información valiosa sobre los movimientos de la fauna. Los modelos de visión artificial, como Ultralytics YOLO26, pueden utilizarse para detectar y seguir huellas de animales en regiones nevadas.

Al analizar patrones visuales, estos modelos facilitan la identificación de especies, la estimación de movimientos y el estudio de las migraciones. Esto permite a investigadores y conservacionistas supervisar poblaciones en tiempo real, observar comportamientos y proteger la fauna.

41. Operaciones ferroviarias#

Las redes ferroviarias funcionan con movimiento constante, horarios ajustados y riesgos para la seguridad, lo que complica la supervisión manual. La tecnología de visión artificial puede automatizar estas comprobaciones mediante el análisis de datos visuales de cámaras situadas junto a las vías, estaciones y sistemas embarcados.

Mediante la detección de objetos y la segmentación de instancias, los modelos de visión pueden detectar y seguir en tiempo real grietas, problemas en las señales, obstáculos junto a las vías o personas que entran en zonas restringidas. Esto reduce los errores humanos, agiliza los flujos de trabajo y favorece unas operaciones ferroviarias más seguras y fiables a gran escala.

42. Tareas de OCR relacionadas con documentos#

El procesamiento de documentos se ha vuelto mucho más sencillo gracias a los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres basados en visión artificial. Primero, estos sistemas detectan regiones de texto en imágenes, como facturas, formularios y recibos; después, extraen el contenido para que se pueda buscar y utilizar.

Una vez capturado, el texto puede procesarse, analizarse o resumirse automáticamente. Esto ayuda a las empresas a mejorar la precisión y agilizar los flujos de trabajo con gran carga documental en los ámbitos financiero, sanitario y operativo.

43. Detección y seguimiento de jugadores#

Los grandes eventos deportivos han empezado a utilizar la tecnología de visión artificial para seguir los movimientos de los jugadores en el campo. Los modelos de visión analizan minuciosamente las imágenes de los partidos en directo mediante la detección de objetos, el seguimiento de objetos y la estimación de la pose.

Los entrenadores y analistas utilizan estos datos para estudiar el rendimiento, la posición y el trabajo en equipo. De hecho, el seguimiento de jugadores ya es habitual en fútbol, baloncesto y críquet, lo que permite a los equipos tomar decisiones basadas en datos durante los entrenamientos y los partidos.

Fig. 8. Uso de YOLO para detectar jugadores en un campo de fútbol. (Fuente)

44. Seguimiento del balón#

Otro buen ejemplo de cómo la visión artificial puede ayudar a los analistas deportivos es el seguimiento del balón. En los deportes rápidos, seguir el balón puede ser complicado.

Los sistemas de visión artificial pueden detectar el balón y seguir su movimiento fotograma a fotograma, registrando su posición, velocidad y dirección en tiempo real. Estos datos sirven para analizar el rendimiento y tomar decisiones justas en deportes como el fútbol, el críquet y el golf.

45. Detección de cartas de juego#

Los entornos de juego regulados, como los casinos, utilizan la visión artificial para supervisar partidas de cartas como el blackjack, identificando y siguiendo las cartas de la mesa en tiempo real. Esto ayuda a garantizar un juego limpio, prevenir los fraudes y mantener la transparencia. Los modelos de visión como Ultralytics YOLO26 pueden utilizarse para reconocer cartas según sus formas, números y símbolos.

46. Análisis del riesgo de lesiones#

Las lesiones de los deportistas suelen desarrollarse gradualmente debido a una mala postura o a esfuerzos repetitivos. Los sistemas de IA de visión pueden ayudar a detectar estos problemas pronto mediante el análisis de los movimientos de los jugadores durante los entrenamientos y los partidos.

Las cámaras con IA pueden seguir la posición corporal, el equilibrio y los patrones de movimiento para identificar movimientos inseguros. Esto permite a los equipos corregir la técnica, mejorar las rutinas de entrenamiento y reducir el riesgo de lesiones graves.

47. Control mediante gestos en videojuegos#

El control mediante gestos en videojuegos está estrechamente relacionado con la visión artificial. Los sistemas basados en visión detectan e interpretan los movimientos de las manos y el cuerpo, permitiendo a los jugadores controlar los juegos sin mandos físicos.

Este enfoque se utiliza ampliamente en experiencias de realidad aumentada y virtual, donde acciones como saludar con la mano, saltar o señalar se traducen en respuestas dentro del juego en tiempo real, creando una experiencia más inmersiva.

48. Análisis de etiquetas nutricionales#

Leer las etiquetas nutricionales puede llevar tiempo, especialmente cuando los formatos varían entre marcas. Las soluciones de visión artificial pueden simplificar esta tarea.

Al procesar imágenes de etiquetas de alimentos, los sistemas de visión artificial pueden extraer datos clave, como las calorías, los ingredientes y la información nutricional. Mediante procesamiento de imágenes, reconocimiento óptico de caracteres y aprendizaje automático, las etiquetas nutricionales pueden escanearse con smartphones o escáneres sencillos, lo que facilita el acceso y la comparación de la información.

49. Conteo de personas#

Saber cuántas personas hay en un espacio ayuda a las empresas y las ciudades a planificar mejor. Los sistemas basados en visión artificial pueden contar a las personas que entran o salen de una zona mediante emisiones de vídeo de espacios públicos.

Estas soluciones se basan en la detección y el seguimiento de objetos para seguir los movimientos en tiempo real. Se utilizan en tiendas, centros de transporte y ciudades inteligentes para gestionar el flujo de personas y mejorar la seguridad.

50. Supervisión del flujo de tráfico#

Supervisar el tráfico es fundamental para mantener las carreteras seguras y reducir la congestión. Las cámaras y los sensores combinados con visión artificial pueden seguir los vehículos en tiempo real y analizar el flujo de tráfico. Esto ayuda a los responsables de la planificación urbana a comprender mejor los patrones de tráfico y optimizar los tiempos de los semáforos para mejorar la gestión general del tráfico.

Fig. 9. Detección y conteo de vehículos en una autopista mediante YOLO (Fuente)

51. Inspección de tuberías#

La tecnología de visión artificial puede inspeccionar tuberías largas sin poner en riesgo a las personas. Los drones equipados con cámaras de alta resolución y algoritmos basados en visión pueden inspeccionar las tuberías para detectar corrosión, fugas o grietas. Esta automatización reduce el riesgo para las personas, acelera las comprobaciones de mantenimiento y permite una supervisión continua a lo largo de grandes distancias, haciendo más seguras las operaciones con tuberías.

52. Inspección de tapones de botellas#

A veces, los tapones de las botellas faltan o no sellan correctamente, lo que puede provocar deterioro o problemas de seguridad. Esta es una cuestión importante en la industria de las bebidas. Los sistemas de visión artificial pueden ayudar a solucionarlo mediante la supervisión de las líneas de producción y el uso de cámaras para detectar tapones ausentes, sueltos o desalineados.

53. Gestión de explanadas logísticas#

Gestionar grandes explanadas de almacenamiento con contenedores y vehículos en movimiento constante no es tan fácil como parece. Los sistemas basados en visión gestionan esta complejidad identificando los ID de los contenedores, siguiendo sus posiciones y registrando sus movimientos en tiempo real.

Las cámaras supervisan la actividad de la explanada y actualizan los sistemas automáticamente. Esta solución de visión basada en IA se centra en mejorar la logística y el flujo de trabajo general.

54. Detección de especies raras#

Las especies raras suelen ser difíciles de estudiar porque son poco comunes y normalmente viven en zonas protegidas o remotas. Sin embargo, los sistemas basados en visión pueden recopilar datos visuales mediante cámaras trampa, drones o imágenes de satélite.

Estos sistemas utilizan la clasificación de imágenes para reconocer animales según características como la forma, el color y las marcas. Esto permite a la IA de visión detectar especies automáticamente, registrar avistamientos a lo largo del tiempo y seguir poblaciones sin molestar a la fauna.

55. Sistemas de autopago#

La visión artificial ha hecho que el autopago sea más rápido y sencillo. Los clientes pueden escanear y pagar los productos sin esperar largas colas.

Esto es posible gracias a las cámaras de las tiendas, los escáneres inteligentes y los quioscos con visión, que supervisan cómo se recogen y colocan los productos para ayudar a los sistemas a reconocerlos con precisión. Como resultado, se reducen los errores, el pago es más rápido y la experiencia de compra general es más fluida en las tiendas con mucha afluencia.

56. Detección del desgaste de neumáticos#

Con el tiempo, los neumáticos pierden agarre, pero los cambios suelen ser sutiles y difíciles de detectar. Los sistemas basados en visión instalados en talleres o centros de servicio inspeccionan las superficies de los neumáticos para detectar signos de desgaste o daños, como una profundidad de dibujo reducida o patrones irregulares. Al identificar los problemas pronto, estos sistemas ayudan a prevenir condiciones de conducción inseguras y hacen que el mantenimiento de los neumáticos sea más predecible.

57. Conteo de artículos#

Con la visión artificial, el conteo de artículos puede automatizarse detectando y siguiendo productos en imágenes o vídeos. Por ejemplo, los sistemas de visión pueden contar cajas embaladas en una cinta transportadora, supervisar los niveles de inventario en supermercados o seguir artículos que avanzan por una línea de montaje durante las fases de lavado o procesamiento. Este enfoque se utiliza ampliamente en almacenes, fábricas y entornos comerciales para reducir las discrepancias de stock, identificar pronto los artículos que faltan y mantener datos de inventario precisos.

Fig. 10. Manzanas verdes detectadas por YOLO en una línea de montaje (Fuente)

58. Detección de especies submarinas#

Explorar la vida bajo la superficie del océano no es fácil, pero la visión artificial ha agilizado el proceso para seguir especies submarinas de forma más eficaz. Los investigadores pueden utilizar datos visuales de drones submarinos y cámaras sumergibles para identificar peces, corales y otras especies marinas en tiempo real. Esta información ayuda a seguir poblaciones, estudiar hábitats y supervisar los ecosistemas oceánicos sin alterar la vida marina.

59. Detección de residuos en cocinas#

Las grandes cocinas comerciales generan diariamente una cantidad considerable de residuos alimentarios. Actualmente, se utilizan sistemas basados en visión para automatizar todo el proceso de reducción del desperdicio de alimentos.

Estos sistemas de visión artificial utilizan cámaras situadas cerca de las zonas de preparación o de contenedores de residuos inteligentes para identificar alimentos, medir el tamaño de las raciones y seguir los patrones de desperdicio. Varias cadenas hoteleras y empresas de servicios de alimentación utilizan estos datos para ajustar los menús, reducir los residuos y recortar costes.

60. Clasificación de la calidad de los alimentos#

La clasificación de la calidad de los alimentos se está automatizando cada vez más mediante sistemas de visión artificial en plantas de procesamiento de alimentos. A medida que las frutas, verduras y productos envasados avanzan por las líneas de producción, los modelos de visión pueden clasificarlos según su tamaño, color, grado de madurez y defectos superficiales mediante detección y clasificación. Esto reduce las inspecciones manuales, minimiza los errores humanos y garantiza que solo lleguen alimentos de alta calidad a los clientes, incluso cuando se procesan grandes volúmenes a diario.

Conclusiones clave#

La visión artificial se está convirtiendo rápidamente en un componente esencial de los sistemas de producción y operaciones más avanzados. Las tareas fundamentales de visión, como la detección, el seguimiento, la segmentación y la clasificación, ya respaldan aplicaciones en muchos sectores, incluidos la sanidad, el comercio minorista, la agricultura y los vehículos autónomos. El mayor cambio es la escalabilidad y practicidad que han alcanzado estos sistemas.

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