12 de septiembre de 2024
Explore cómo funciona la detección de objetos 2D y 3D, sus diferencias clave y sus aplicaciones en campos como vehículos autónomos, robótica y realidad aumentada.
A lo largo de los años, la detección de objetos se ha vuelto cada vez más avanzada. Ha pasado de reconocer objetos en simples imágenes bidimensionales (2D) a identificar objetos en el complejo mundo tridimensional (3D) que nos rodea. Las primeras técnicas como la coincidencia de plantillas, que consistía en encontrar objetos comparando partes de una imagen con imágenes de referencia almacenadas, se desarrollaron en la década de 1970 y formaron la base de la detección de objetos 2D. En la década de 1990, la introducción de tecnologías como LIDAR (Light Detection and Ranging) facilitó a los sistemas la captura de información espacial y de profundidad. Hoy en día, los métodos de fusión multimodal, que combinan imágenes 2D con datos 3D, han allanado el camino para sistemas de detección de objetos 3D de gran precisión.
En este artículo, exploraremos qué es la detección de objetos 3D, cómo funciona y en qué se diferencia de la detección de objetos 2D. También discutiremos algunas de las aplicaciones de la detección de objetos 3D. ¡Empecemos!
Antes de echar un vistazo a la detección de objetos 3D, comprendamos cómo funciona la detección de objetos 2D. La detección de objetos 2D es una técnica de visión artificial que permite a las computadoras reconocer y localizar objetos dentro de imágenes planas bidimensionales. Funciona analizando la posición horizontal (X) y vertical (Y) de un objeto en una imagen. Por ejemplo, si pasas una imagen de jugadores en un campo de fútbol a un modelo de detección de objetos 2D como Ultralytics YOLOv8, puede analizar la imagen y dibujar bounding boxes alrededor de cada objeto (en este caso, los jugadores), identificando con precisión su ubicación.
Sin embargo, la detección de objetos en 2D tiene sus limitaciones. Dado que solo considera dos dimensiones, no entiende la profundidad. Esto puede dificultar la evaluación de la distancia o el tamaño de un objeto. Por ejemplo, un objeto grande que está lejos podría parecer del mismo tamaño que un objeto más pequeño que está más cerca, lo cual puede ser confuso. La falta de información sobre la profundidad puede causar imprecisiones en aplicaciones como la robótica o la realidad aumentada, donde es necesario conocer el tamaño y la distancia reales de los objetos. Ahí es donde surge la necesidad de la detección de objetos en 3D.
La detección de objetos 3D es una técnica avanzada de visión artificial que permite a los ordenadores identificar objetos en un espacio tridimensional, lo que les proporciona una comprensión mucho más profunda del mundo que les rodea. A diferencia de la detección de objetos 2D, la detección de objetos 3D también tiene en cuenta los datos sobre la profundidad. La información de profundidad proporciona más detalles, como dónde está un objeto, su tamaño, a qué distancia está y cómo está posicionado en el mundo 3D real. Curiosamente, la detección 3D también puede manejar mejor las situaciones en las que un objeto oculta parcialmente a otro (oclusiones) y sigue siendo fiable incluso cuando cambia la perspectiva. Es una herramienta poderosa para los casos de uso que necesitan un conocimiento espacial preciso.
La detección de objetos 3D es vital para aplicaciones como los coches autónomos, la robótica y los sistemas de realidad aumentada. Funciona mediante el uso de sensores como LiDAR o cámaras estéreo. Estos sensores crean mapas 3D detallados del entorno, conocidos como nubes de puntos o mapas de profundidad. Estos mapas se analizan para detectar objetos en un entorno 3D.
Existen muchos modelos de visión artificial avanzados diseñados específicamente para manejar datos 3D, como nubes de puntos. Por ejemplo, VoteNet es un modelo que utiliza un método llamado votación de Hough para predecir dónde está el centro de un objeto en una nube de puntos, lo que facilita la detección y clasificación precisa de objetos. Del mismo modo, VoxelNet es un modelo que convierte nubes de puntos en una cuadrícula de pequeños cubos llamados vóxeles para simplificar el análisis de datos.
Ahora que hemos comprendido la detección de objetos 2D y 3D, exploremos sus diferencias clave. La detección de objetos 3D es más complicada que la detección de objetos 2D porque funciona con nubes de puntos. El análisis de datos 3D, como las nubes de puntos generadas por LiDAR, requiere mucha más memoria y potencia de cálculo. Otra diferencia es la complejidad de los algoritmos involucrados. Los modelos de detección de objetos 3D deben ser más complejos para poder manejar la estimación de profundidad, el análisis de formas 3D y el análisis de la orientación de un objeto.
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Los modelos de detección de objetos 3D implican un trabajo matemático y computacional más pesado que los modelos de detección de objetos 2D. El procesamiento de datos 3D en tiempo real puede ser un reto sin hardware avanzado y optimizaciones. Sin embargo, estas diferencias hacen que la detección de objetos 3D sea más adecuada para aplicaciones que requieren una mejor comprensión espacial. Por otro lado, la detección de objetos 2D se utiliza a menudo para aplicaciones más sencillas, como los sistemas de seguridad que necesitan reconocimiento de imágenes o análisis de vídeo.
La detección de objetos 3D ofrece varias ventajas que la hacen destacar con respecto a los métodos tradicionales de detección de objetos 2D. Al capturar las tres dimensiones de un objeto, proporciona detalles precisos sobre su ubicación, tamaño y orientación con respecto al mundo real. Tal precisión es crucial para aplicaciones como los coches autónomos, donde conocer la posición exacta de los obstáculos es vital para la seguridad. Otra ventaja de utilizar la detección de objetos 3D es que puede ayudarle a comprender mucho mejor cómo se relacionan los diferentes objetos entre sí en el espacio 3D.
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A pesar de los muchos beneficios, también existen limitaciones relacionadas con la detección de objetos 3D. Estos son algunos de los desafíos clave a tener en cuenta:
Ahora que hemos discutido los pros y los contras de la detección de objetos 3D, echemos un vistazo más de cerca a algunos de los casos de uso de la detección de objetos 3D.
En los coches autónomos, la detección de objetos 3D es vital para percibir el entorno que rodea al coche. Permite a los vehículos detectar peatones, otros coches y obstáculos. También proporciona información precisa sobre su posición, tamaño y orientación en el mundo real. Los datos detallados obtenidos a través de los sistemas de detección de objetos 3D son útiles para una experiencia de conducción autónoma mucho más segura para los pasajeros a bordo.
Los sistemas robóticos utilizan la detección de objetos 3D para diversas aplicaciones. La emplean para navegar por diferentes tipos de entornos, recoger y colocar objetos e interactuar con su entorno. Estos casos de uso son particularmente importantes en entornos dinámicos como almacenes o instalaciones de fabricación, donde los robots necesitan comprender los diseños tridimensionales para funcionar eficazmente.
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Otro caso de uso interesante de la detección de objetos 3D es en aplicaciones de realidad aumentada y virtual. La detección de objetos 3D se utiliza para colocar con precisión objetos virtuales en un entorno VR o AR realista. Hacerlo aumenta la experiencia general del usuario de tales tecnologías. También permite que los sistemas VR/AR reconozcan y rastreen objetos físicos, creando entornos inmersivos donde los elementos digitales y físicos interactúan sin problemas. Por ejemplo, los jugadores que usan auriculares AR/VR pueden obtener una experiencia mucho más inmersiva con la ayuda de la detección de objetos 3D. Hace que las interacciones con objetos virtuales en espacios 3D sean mucho más atractivas.
La detección de objetos 3D permite a los sistemas comprender la profundidad y el espacio de forma más eficaz que los métodos de detección de objetos 2D. Desempeña un papel clave en aplicaciones como los coches autónomos, los robots y la RA/RV, donde es importante conocer el tamaño, la distancia y la posición de un objeto. Si bien la detección de objetos 3D requiere más potencia de procesamiento y datos complejos, su capacidad para proporcionar información precisa y detallada la convierte en una herramienta muy valiosa en muchos campos. A medida que avanza la tecnología, es probable que mejore la eficiencia y la accesibilidad de la detección de objetos 3D, lo que allanará el camino para una adopción e innovación aún más amplias en diversos sectores.
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