60 aplicaciones impactantes de visión artificial

Las imágenes y los vídeos desempeñan un papel esencial en la toma de decisiones hoy en día. Nos basamos en la información visual cuando conducimos por carreteras concurridas, compramos por Internet, navegamos por las redes sociales, visitamos hospitales e incluso cuando gestionamos 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 manera similar, también necesitan la capacidad de ver e interpretar contenido visual. 

Aquí es donde la visión artificial marca la diferencia. Como rama de la inteligencia artificial (IA), la visión artificial permite a las máquinas interpretar y dar sentido a la información visual.

En lugar de limitarse a registrar lo que ocurre, la tecnología de visión artificial puede analizar imágenes para extraer información útil. Las soluciones de visión artificial pueden detect , track y classify por forma, tamaño o color. 

Consideremos un ejemplo sencillo. Supongamos que hay un gerente de tienda que quiere identificar qué estantes se agotan más rápido. Los sistemas de visión artificial pueden utilizarse para analizar imágenes de los estantes con el fin de detectar artículos que faltan y resaltar los productos que se venden rápidamente. Esto permite a los gerentes de tienda reponer el stock a tiempo. 

Estos sistemas se basan en modelos de visión artificial, que se entrenan con conjuntos de datos para reconocer objetos e identificar patrones a partir de datos visuales. Por ejemplo, Ultralytics es un modelo de visión rápido y fiable diseñado para ofrecer capacidades de visión artificial en tiempo real. 

En este artículo, exploraremos 60 aplicaciones impactantes de visión artificial y veremos cómo se utilizan en diferentes sectores. ¡Empecemos!

El papel de la visión artificial en la era moderna de la IA

Antes de profundizar en las diversas aplicaciones de la visión artificial, echemos un vistazo rápido a la importancia que tiene hoy en día.

Durante años, la supervisión y el análisis de imágenes o vídeos era un proceso manual. Este enfoque manual requería mucho tiempo, era propenso a errores y poco coherente. De hecho, los estudios demuestran que los errores humanos representan casi una cuarta parte de los problemas relacionados con la inspección en entornos fabriles, lo que ralentiza la toma de decisiones en muchos sectores.

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

Esto ha llevado a la rápida adopción de aplicaciones como la inspección, el seguimiento y la automatización, y se prevé que el mercado mundial de la visión artificial alcance unos 58 000 millones de dólares en 2032.

Ese crecimiento proviene del valor que la visión artificial 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 granjas pueden supervisar el estado de los cultivos en tiempo real, mientras que las tiendas pueden track estanterías track se agotan primero. 

Estos casos de uso ayudan a los equipos a actuar con mayor rapidez y a tomar mejores decisiones utilizando datos fiables. Para lograrlo, la visión artificial se basa en un conjunto básico de tareas que permiten una amplia gama de aplicaciones. 

Tareas clave de visión artificial

Las tareas de visión artificial se basan en modelos de visión artificial entrenados que aprenden a partir de grandes conjuntos de datos y aplican ese conocimiento a imágenes en directo. Por ejemplo,YOLO Ultralytics , como YOLO26, admiten varias tareas en entornos en tiempo real. 

Estas son algunas de las tareas básicas de visión artificial que se utilizan en una amplia gama de aplicaciones:

• Detección de objetos: consiste en identificar objetos dentro de una imagen o vídeo y localizarlos mediante cuadros delimitadores. A menudo es el punto de partida para muchas aplicaciones de visión artificial.
• Seguimiento de objetos: tras detectar un objeto, un modelo de visión puede track a lo largo 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. Se puede utilizar para identificar tipos de vehículos, distinguir fruta madura de fruta verde o classify tipos de defectos en una línea de producción.
• Estimación de la postura: identifica la posición y la orientación de puntos clave en objetos, normalmente seres humanos o animales. Se utiliza ampliamente en el análisis deportivo, la monitorización de pacientes y la 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, lo que resulta útil para identificar objetos inclinados o girados en imágenes o vídeos.

Exploración de 60 aplicaciones de la visión artificial en distintos sectores industriales

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

1. Mantenimiento predictivo mediante inspección visual.

Las fábricas cuentan con un gran número de máquinas que funcionan simultáneamente, y puede resultar complicado vigilarlas todas. Los sistemas de mantenimiento predictivo basados en la visión artificial utilizan cámaras para supervisar continuamente los equipos y analizar signos visuales como la corrosión, las fugas, la desalineación y el desgaste de las superficies. Al detectar los primeros indicios de avería, estos sistemas basados en la visión ayudan a los equipos a programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad no planificado, prolongar la vida útil de las máquinas y mantener unas operaciones industriales más seguras y eficientes.

2. Detección de matrículas

Con la tecnología de visión artificial, se pueden detect . Estos sistemas suelen integrarse con tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para escanear la matrícula de un vehículo y extraer las letras y los números.

Esto facilita la identificación de los vehículos cuando circulan por las carreteras o pasan por los puntos de control. Esta tecnología se utiliza habitualmente en la supervisión del tráfico, las cabinas de peaje 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 los vehículos y reducir los controles manuales.

3. Supervisión de comportamientos sospechosos

Puede supervisar comportamientos humanos sospechosos con visión artificial. En lugar de supervisar todas las imágenes de las cámaras, las cámaras y sensores con visión integrada se basan en la detección y el seguimiento.

Pueden detect y señalar anomalías, como merodeo, carreras repentinas o acceso a zonas restringidas. Se utiliza principalmente en espacios públicos, tiendas minoristas, estaciones de transporte y zonas de alta seguridad, alertando 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 alertas tempranas antes de que se produzca un incidente grave. Esto es posible gracias a los modelos de visión artificial. 

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

5. Vehículos autónomos

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

6. Detección de grafitis mediante IA 

La detección de grafitis se puede realizar mediante visión artificial 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 artificial como YOLO26 admiten la detección de objetos y la clasificación de imágenes, lo que permite detect y señalar en tiempo real las nuevas pintadas. Las ciudades inteligentes pueden utilizar soluciones de detección de grafitis basadas en YOLO26 para programar limpiezas con mayor rapidez, supervisar zonas y mantener los espacios públicos.

7. Mantenimiento de la ciudad 

Para que una ciudad funcione sin problemas, es necesario realizar múltiples comprobaciones de mantenimiento cada día. Las soluciones de visión artificial pueden cambiar esta situación mediante la supervisión de las calles y los espacios públicos. 

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

8. Control de multitudes 

La monitorización de multitudes consiste en analizar cómo se mueven y se agrupan las personas en espacios concurridos. Las cámaras y los sensores, integrados con un algoritmo de visión, pueden procesar imágenes de vídeo en directo para estimar el tamaño de la multitud, track patrones track y detect cambios detect . 

Esto ayuda a identificar cuellos de botella, aglomeraciones o actividades inusuales antes de que se conviertan en problemas. La supervisión de multitudes es muy útil en lugares como estaciones de tren, estadios, eventos públicos y centros urbanos.

9. Detección de robos

En la detección de robos, la tecnología de visión artificial se utiliza para identificar actividades sospechosas. La IA visual puede ayudar a analizar las imágenes de las cámaras mediante algoritmos de aprendizaje profundo y detección de objetos para track , objetos y patrones de movimiento en tiempo real. 

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

10. Detección de carril

Para conducir con seguridad, los vehículos autónomos necesitan comprender claramente la carretera. La detección de carriles es una aplicación fundamental de visión artificial 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. Mediante la aplicación de tareas de visión como la segmentación y la detección de objetos, los modelos de visión artificial pueden track incluso cuando cambia la iluminación o hay mucho tráfico. 

11. Detección de accidentes y colisiones

La detección de accidentes y colisiones utiliza tecnología de visión artificial para detect y casi accidentes en tiempo real. Los modelos de visión artificial, en combinación con algoritmos de detección de colisiones, pueden ayudar a analizar las imágenes de vídeo en tiempo real procedentes de cámaras de tráfico, cámaras de salpicadero o drones. 

Mediante el seguimiento de paradas repentinas de vehículos, movimientos anormales o interacciones inesperadas con objetos, estos sistemas basados en inteligencia artificial pueden identificar accidentes en cuestión de segundos. Como resultado, esto permite una respuesta de emergencia más rápida y una mejor gestión del tráfico para las ciudades inteligentes. 

12. Supervisión del conductor y detección de somnolencia

Los viajes largos y el tráfico intenso pueden afectar al estado de alerta del conductor. Los sistemas de visión artificial permiten supervisar la atención del conductor y detectar signos de somnolencia, lo que permite conocer su estado físico en tiempo real. 

Por ejemplo, las cámaras instaladas en el interior del vehículo pueden observar señales 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 advertencias. 

13. Sistemas inteligentes de estacionamiento

Encontrar una plaza de aparcamiento en una ciudad concurrida puede ser todo un reto, pero la tecnología de visión artificial lo está facilitando cada vez más. Los sistemas de aparcamiento inteligentes utilizan cámaras y modelos de visión artificial basados en inteligencia artificial para supervisar los aparcamientos en tiempo real. 

Los modelos de visión pueden detect espacios detect y ocupados, lo que ayuda a los conductores a encontrar plazas de aparcamiento de forma rápida y eficaz. Se utilizan habitualmente en centros comerciales, aeropuertos, complejos de oficinas y centros urbanos para mejorar la eficiencia del aparcamiento. 

14. Análisis del mapa de calor de los clientes

Los minoristas pueden utilizar el análisis de mapas de calor de clientes para comprender cómo se mueven los compradores por una tienda. Las cámaras con visión artificial track caminan, se detienen o se reúnen los clientes, y luego convierten estos datos en mapas de calor codificados por colores. 

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

15. Detección del logotipo de la marca

Muchas empresas de medios de comunicación utilizan ahora la visión artificial para detect en imágenes y vídeos en todas las plataformas, incluidos anuncios, eventos y publicaciones en redes sociales. Al detectar y clasificar los logotipos, las empresas pueden medir el alcance de las campañas, supervisar la exposición de la marca y detect a tiempo el uso detect o fraudulento de los logotipos. Esto significa que los equipos de marketing y jurídico pueden supervisar la presencia de la marca a gran escala sin tener que revisar manualmente grandes volúmenes de contenido visual. 

16. Control de existencias en estanterías

Los estantes vacíos suelen pasar desapercibidos hasta que un cliente los señala. La supervisión del stock en los estantes puede evitarlo mediante el uso de cámaras que escanean los estantes con regularidad. Los sistemas de visión artificial pueden escanear imágenes de los estantes, detect , contar artículos y track a lo largo del tiempo mediante la detección y el seguimiento de objetos. Esto resuelve un problema habitual en el comercio minorista: las oportunidades perdidas de reabastecimiento. 

17. Detección de fugas en losas

La tecnología de visión artificial se puede utilizar para identificar fugas en losas de edificios mediante el análisis de imágenes de cámaras térmicas. Estos sistemas realizan tareas como la detección y segmentación de objetos para detectar signos sutiles de humedad, grietas o problemas estructurales. Mediante el uso de cámaras térmicas, los equipos de mantenimiento pueden detect de forma temprana, lo que reduce la 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 determinar si un producto terminado cumple con los estándares requeridos antes de llegar a los clientes. Los modelos de visión artificial pueden utilizarse para comparar productos con puntos de referencia predefinidos, comprobando si hay problemas visibles que afecten a la usabilidad, la seguridad o la apariencia. Esto permite a los fabricantes mantener una calidad constante a gran escala y reducir las devoluciones sin ralentizar la producción. 

19. Detección de defectos

La detección de defectos comprueba los productos en busca de problemas como grietas, arañazos o etiquetas incorrectas. Utiliza tareas de visión artificial, como la detección de objetos, para detectar defectos, incluso cuando los artículos se mueven rápidamente en una línea de producción. 

Cuando se detecta un defecto, el producto puede marcarse 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 artificial también se utiliza para inspeccionar el acabado exterior de los productos y garantizar una calidad constante. Los modelos basados en la visión analizan la textura, la consistencia del color, los recubrimientos y el pulido para detect acabados detect o daños en la superficie. Esta aplicación es habitual en sectores en los que la apariencia es tan importante como el rendimiento, como la electrónica, la fabricación de automóviles y los bienes de consumo.

21. Inspección de artículos perdidos

Antes de sellar o enviar los productos, las cámaras con tecnología de inteligencia artificial pueden comprobar que todos los artículos necesarios estén presentes. Mediante el aprendizaje automático y la visión artificial, estos sistemas pueden detect rápidamente botellas, piezas o componentes empaquetados detect , lo que reduce los errores y la necesidad de volver a trabajar. Al combinar la detección de objetos con la supervisión en tiempo real, los fabricantes pueden mantener una calidad constante y evitar costosos errores.

22. Supervisión de la cadena de montaje

Las líneas de producción pueden supervisarse en tiempo real utilizando tecnología de visión artificial para identificar piezas desalineadas, atascos o pasos omitidos. Los sistemas de visión pueden track y comprobar su posición a medida que se desplazan por la línea. 

Cuando se detecta un problema, se puede alertar inmediatamente a los equipos, lo que reduce el tiempo de inactividad, mejora los flujos de trabajo y mantiene la calidad del producto. Esta automatización garantiza que las operaciones se ejecuten de manera eficiente, al tiempo que facilita la toma de decisiones oportunas.

23. Automatización de almacenes 

Los sistemas de visión artificial pueden desempeñar un papel crucial en la automatización moderna de los almacenes. Por ejemplo, en los almacenes de Amazon, los robots guiados por visión identifican los paquetes, track movimiento y determinan dónde almacenarlos o recogerlos. Al combinar los datos visuales con la robótica basada en la inteligencia artificial, los almacenes pueden optimizar los flujos de trabajo, reducir los errores humanos y garantizar que los paquetes lleguen a su destino más rápidamente. 

24. Seguimiento del inventario

Gracias a los avances en la tecnología de visión artificial, las empresas pueden supervisar los niveles de existencias en tiempo real, detect artículos detect o extraviados y actualizar los registros automáticamente. Esto permite una gestión más precisa del inventario, ayuda a evitar el exceso de existencias o la escasez y facilita una toma de decisiones más rápida en almacenes, tiendas minoristas y entornos de fabricación.

25. Recuento e identificación de pastillas

En el ámbito sanitario, contar e identificar con precisión los comprimidos es fundamental para evitar errores. Los sistemas de visión artificial pueden utilizar la detección de objetos y la clasificación de imágenes para identificar los tipos de comprimidos y contarlos automáticamente. Las cámaras con visión integrada capturan imágenes de alta resolución del medicamento y los algoritmos basados en inteligencia artificial las analizan en tiempo real, lo que ayuda a las farmacias, los hospitales y las clínicas a mantener sus flujos de trabajo. 

26. Clasificación de la ropa sucia

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

Al detectar cada artículo y dirigirlo al contenedor o ciclo de lavado correcto, estos sistemas mejoran la velocidad y la consistencia. Esto los hace 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 son difíciles de ver a simple vista. Mediante el uso de cámaras y el procesamiento de imágenes, los modelos de IA escanean superficies como carreteras, muros, puentes y máquinas para detect signos de deterioro. 

Con tareas como la detección y segmentación de objetos, es posible identificar incluso las fracturas más pequeñas en una fase temprana. Esto ayuda a los equipos a planificar las reparaciones a tiempo y reducir los riesgos de seguridad.

28. Recuento celular en microscopía

Los experimentos de laboratorio suelen basarse en conocer el número exacto de células que hay en una muestra. Esto ha llevado a los investigadores a utilizar modelos de visión artificial que permiten segmentar imágenes y contar objetos. Estos modelos detect célulasdetect , separan las que se superponen y las cuentan automáticamente, lo que ahorra tiempo y mejora la precisión.

29. Detección de grietas en hebillas

La visión artificial puede ayudar a los médicos a detectar fracturas en forma de hebilla en las radiografías, que son comunes en los niños y fáciles de pasar por alto. Los modelos de aprendizaje profundo pueden ajustarse para analizar datos de imágenes médicas, aprendiendo las formas y texturas de los huesos para detect curvaturas o grietas detect . En particular, la clasificación de imágenes puede resaltar las áreas de interés, lo que ayuda a los radiólogos a realizar diagnósticos más rápidos y precisos.

30. Detección de caídas de pacientes

Una cuestión crucial en los hospitales y residencias de ancianos es garantizar la seguridad de los pacientes las 24 horas del día. El personal no puede estar presente en todo momento. Sin embargo, tecnologías como la visión artificial pueden ayudar a supervisar los movimientos de los pacientes y detectar posibles riesgos en tiempo real.

Por ejemplo, al rastrear la postura corporal y los patrones de movimiento, los sistemas basados en la visión pueden detect caídas detect en tiempo real. Cuando se detecta una caída, el sistema puede alertar instantáneamente a los cuidadores, lo que permite una respuesta rápida. Esto es especialmente importante para los pacientes ancianos o en recuperación, en los que una asistencia rápida puede reducir el riesgo de lesiones graves y mejorar la atención general.

31. Monitorización de pacientes en la UCI

Dentro de una UCI, los pacientes deben ser monitoreados de cerca en todo momento. Esto puede resultar tedioso y exigente para el personal médico, especialmente durante turnos largos. Los sistemas de visión artificial pueden emplearse para ayudar a rastrear continuamente el movimiento y la postura de los pacientes, lo que permite a los equipos de atención médica centrarse en tareas críticas y, al mismo tiempo, responder rápidamente cuando surgen problemas.

32. Seguimiento de instrumentos quirúrgicos

Durante una intervención quirúrgica, es fundamental realizar un seguimiento de todos los instrumentos médicos. Las cámaras aéreas pueden integrarse con la visión artificial para detect track los instrumentos track durante toda la intervención. Esto mejora la seguridad en el quirófano, reduce los retrasos y permite a los cirujanos y enfermeros mantenerse totalmente concentrados en la intervención.

33. Diagnóstico por imágenes médicas

El diagnóstico por imágenes médicas puede basarse en la visión artificial. Esto permite a los médicos analizar las exploraciones con mayor claridad y rapidez. 

Mediante el aprendizaje profundo y las redes neuronales convolucionales, los sistemas de visión analizan radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas para encontrar patrones visuales. Por ejemplo, en la detección de tumores, las capacidades de visión, como el procesamiento de imágenes, la segmentación y la detección de objetos, resaltan las regiones sospechosas y facilitan un diagnóstico preciso.

34. Detección del cumplimiento de los EPI

En entornos industriales muy activos, resulta difícil supervisar a todos los trabajadores en todo momento. Las cámaras con visión artificial pueden solucionar este problema observando continuamente las áreas de trabajo y comprobando que se utilice el equipo de seguridad necesario, como cascos, guantes y chalecos reflectantes. Al detectar en tiempo real la falta de equipos de protección individual (EPI), estos sistemas ayudan a prevenir accidentes y a mejorar la seguridad general en el lugar de trabajo.

35. Monitoreo de plantas y cultivos

La monitorización de plantas y cultivos permite a los agricultores supervisar el estado de los cultivos a lo largo de 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 señales visuales, como el color de las hojas, el tamaño de las plantas y los patrones de crecimiento, para detect signos detect de estrés, deficiencias nutricionales o escasez de agua. Al identificar los problemas de forma temprana, los agricultores pueden responder más rápidamente, mejorar el rendimiento de los cultivos y evitar pérdidas a gran escala.

36. Seguimiento del ganado

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

Por ejemplo, la reducción del movimiento o los patrones de marcha inusuales pueden indicar problemas de salud. Estos sistemas se basan en la detección y el seguimiento para supervisar continuamente los rebaños, lo que ayuda a los ganaderos a gestionar las grandes explotaciones de forma más eficiente.

37. Detección de incendios forestales

Los incendios forestales suelen iniciarse en zonas remotas donde la vigilancia humana es limitada. Los sistemas de visión artificial analizan los datos visuales procedentes de torres de vigilancia, drones e imágenes aéreas para detect signos detect , como rastros de humo tenue, 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 responder más rápidamente y evitar que los incendios se propaguen.

38. Detección de la madurez de la fruta del dragón

Saber cuál es el momento adecuado para cosechar la fruta del dragón es un buen ejemplo de un caso de uso muy específico de la visión artificial, en el que el momento de la cosecha influye directamente en la calidad y la vida útil del producto. Los modelos basados en la visión utilizan la detección y la clasificación de imágenes para evaluar la madurez y predecir el momento óptimo para la cosecha. Las explotaciones agrícolas ya están empezando a utilizar cámaras con inteligencia artificial para agilizar los controles de madurez, lo que hace 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 con inteligencia artificial utilizan algoritmos de visión artificial, incluidos modelos como YOLO26, para realizar tareas como la detección de objetos y la estimación de posturas. Esto permite a los investigadores y aficionados track , observar comportamientos y estudiar patrones migratorios. 

40. track de animales en la nieve

En las regiones nevadas, las huellas de los animales pueden revelar pistas valiosas sobre los movimientos de la fauna silvestre. Se pueden utilizar modelos de visión artificial como YOLO26 para detect track las huellas track en las 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 los investigadores y conservacionistas monitorear las poblaciones en tiempo real, observar comportamientos y proteger la vida silvestre.

41. Operaciones ferroviarias 

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

Mediante la detección de objetos y la segmentación de instancias, los modelos de visión pueden detect track , problemas de señalización, obstáculos en las vías o personas que entran en zonas restringidas en tiempo real. Esto reduce los errores humanos, agiliza los flujos de trabajo y contribuye a que las operaciones ferroviarias sean más seguras y fiables a gran escala. 

42. Tareas de OCR relacionadas con documentos

El procesamiento de documentos se ha simplificado considerablemente gracias a los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres basados en la visión artificial. Estos sistemas detect primero las regiones detect dentro de imágenes como facturas, formularios y recibos, y luego extraen el contenido para que pueda ser buscado y utilizado.

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

43. Detección y seguimiento de jugadores

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

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

44. Seguimiento de la pelota

Otro buen ejemplo de cómo la visión artificial puede ayudar a los analistas deportivos es el seguimiento del balón. En deportes de ritmo rápido, seguir el balón puede ser todo un reto. 

Los sistemas de visión artificial pueden detect pelota y track movimiento fotograma a fotograma, registrando su posición, velocidad y dirección en tiempo real. Estos datos sirven de apoyo para el análisis del rendimiento y la toma de decisiones imparciales en deportes como el fútbol, el críquet y el golf.

45. Detección de naipes

Los entornos de juego regulados, como los casinos, utilizan la visión artificial para supervisar juegos de cartas como el blackjack, identificando y rastreando las cartas sobre la mesa en tiempo real. Esto ayuda a garantizar un juego justo, evitar trampas y mantener la transparencia. Se pueden utilizar modelos de visión como YOLO26 para reconocer las cartas en función de sus formas, números y símbolos.

46. Análisis del riesgo de lesiones

Las lesiones de los atletas suelen desarrollarse gradualmente debido a una mala postura o a esfuerzos repetitivos. Los sistemas de inteligencia artificial aplicada a la visión pueden ayudar a detectar estos problemas de forma temprana mediante el análisis de los movimientos de los jugadores durante los entrenamientos y los partidos. 

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

47. Control por gestos en los videojuegos

El control por gestos en los videojuegos está estrechamente relacionado con la visión artificial. Los sistemas basados en la visión detect interpretan los movimientos de las manos y el cuerpo, lo que permite a los jugadores controlar los juegos sin necesidad de 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 en tiempo real dentro del juego, creando una experiencia más inmersiva.

48. Análisis de la etiqueta nutricional

Leer las etiquetas nutricionales puede llevar mucho tiempo, especialmente cuando los formatos difieren entre las distintas marcas. Con las soluciones de visión artificial, esto se puede simplificar. 

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

49. Recuento de personas

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

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

50. Control del flujo de tráfico 

La supervisión del tráfico es esencial para mantener la seguridad en las carreteras y reducir la congestión. Las cámaras y los sensores, combinados con la visión artificial, pueden track en tiempo real y analizar el flujo del tráfico. Esto ayuda a los urbanistas a comprender mejor los patrones de tráfico y optimizar la sincronización de los semáforos para mejorar la gestión general del tráfico.

51. Inspección de tuberías 

La tecnología de visión artificial permite inspeccionar tuberías largas sin poner en riesgo a las personas. Los drones equipados con cámaras de alta resolución y algoritmos basados en la visión pueden inspeccionar las tuberías en busca de corrosión, fugas o grietas. Esta automatización reduce el riesgo humano, agiliza las comprobaciones de mantenimiento y permite una supervisión continua a largas distancias, lo que hace que las operaciones de las tuberías sean más seguras.

52. Inspección de tapones de botellas

Las tapas de las botellas a veces pueden perderse o no sellar correctamente, lo que provoca problemas de deterioro o seguridad. Esta es una preocupación clave en la industria de las bebidas. Los sistemas de visión artificial pueden ayudar a resolver este problema supervisando las líneas de producción y utilizando cámaras para detect tapas detect , están sueltas o mal alineadas.

53. Gestión del patio

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

Las cámaras supervisan la actividad del patio y actualizan automáticamente los sistemas. Esta solución de visión basada en inteligencia artificial 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 suelen vivir en zonas protegidas o remotas. Sin embargo, los sistemas basados en la visión pueden recopilar datos visuales mediante cámaras trampa, drones o imágenes satelitales. 

Estos sistemas utilizan la clasificación de imágenes para reconocer animales basándose en características como la forma, el color y las marcas. Esto permite a Vision AI detect automáticamente detect , registrar avistamientos a lo largo del tiempo y track sin perturbar la vida silvestre.

55. Sistemas de autopago

La visión artificial ha agilizado y simplificado el proceso de autopago. Los compradores pueden escanear y pagar los artículos sin tener que esperar en largas colas. 

Esto es posible gracias a las cámaras instaladas en las tiendas, los escáneres inteligentes y los quioscos con visión artificial que supervisan cómo se recogen y se colocan los productos, lo que ayuda a los sistemas a reconocer los artículos con precisión. Como resultado, se reducen los errores, el proceso de pago es más rápido y la experiencia de compra en general es más fluida en las tiendas minoristas concurridas.

56. Detección del desgaste de los neumáticos 

Con el tiempo, los neumáticos pierden adherencia, pero los cambios suelen ser sutiles y difíciles de apreciar. Los sistemas basados en visión instalados en talleres o centros de servicio inspeccionan la superficie de los neumáticos para detect de desgaste o daños, como una profundidad insuficiente de la banda de rodadura o patrones irregulares. Al identificar los problemas de forma temprana, estos sistemas ayudan a prevenir condiciones de conducción inseguras y hacen que el mantenimiento de los neumáticos sea más predecible.

57. Recuento de artículos

Con la visión artificial, el recuento de artículos se puede automatizar mediante la detección y el seguimiento de 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 track que se mueven a lo largo de una cadena de montaje durante las fases de lavado o procesamiento. Este enfoque se utiliza ampliamente en almacenes, fábricas y entornos minoristas para reducir los desajustes de stock, identificar rápidamente los artículos que faltan y mantener datos de inventario precisos.

58. Detección de especies submarinas 

Explorar la vida bajo la superficie del océano no es fácil, pero la visión artificial ha simplificado track las especiestrack 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 track , estudiar los hábitats y supervisar los ecosistemas oceánicos sin perturbar la vida marina.

59. Detección de residuos de cocina 

Las grandes cocinas industriales producen cada día una cantidad significativa de residuos alimentarios. Hoy en día, se están utilizando sistemas basados en la visión para automatizar todo el proceso de reducción de residuos alimentarios. 

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

60. Clasificación de la calidad de los alimentos

La clasificación de la calidad de los alimentos se está automatizando cada vez más mediante el uso de sistemas de visión artificial en las 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 en función de su tamaño, color, madurez y defectos superficiales mediante la detección y la clasificación. Esto reduce las inspecciones manuales, minimiza los errores humanos y garantiza que solo los alimentos de alta calidad lleguen a los clientes, incluso cuando se procesan grandes volúmenes a diario.

Conclusiones clave 

La visión artificial se está convirtiendo rápidamente en una parte fundamental de los sistemas operativos y de producción de vanguardia. Las tareas básicas de visión, como la detección, el seguimiento, la segmentación y la clasificación, ahora respaldan aplicaciones en muchos sectores, incluidos la sanidad, el comercio minorista, la agricultura y los vehículos autónomos. Lo que más está cambiando es lo escalables y prácticos que se han vuelto estos sistemas.

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