Comprensión de la detección de objetos 3D y sus aplicaciones

Con los años, la detección de objetos se ha vuelto cada vez más avanzada. Ha evolucionado desde el reconocimiento de objetos en imágenes bidimensionales (2D) simples hasta la identificación de objetos en el complejo mundo tridimensional (3D) que nos rodea. Las técnicas tempranas como la coincidencia de plantillas, que consistía en buscar objetos comparando partes de una imagen con imágenes de referencia almacenadas, se desarrollaron en la década de 1970 y sentaron las bases para la detección de objetos 2D. En la década de 1990, la introducción de tecnologías como LIDAR (Light Detection and Ranging) facilitó que los sistemas capturasen información de profundidad y espacial con mayor facilidad. Hoy en día, los métodos de fusión multimodales, que combinan imágenes 2D con datos 3D, han abierto el camino a sistemas de detección de objetos 3D altamente precisos.

Fig 1. Un ejemplo de detección de objetos 3D.

En este artículo, exploraremos qué es la detección de objetos en 3D, cómo funciona y en qué se diferencia de la detección de objetos en 2D. También hablaremos de algunas de las aplicaciones de la detección de objetos en 3D. ¡Empecemos!

Una visión general de la detección de objetos en 2D#

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 los ordenadores reconocer y localizar objetos dentro de imágenes planas y bidimensionales. Funciona analizando la posición horizontal (X) e vertical (Y) de un objeto en una foto. Por ejemplo, si pasas una imagen de jugadores en un campo de fútbol a un modelo de detección de objetos 2D como Ultralytics YOLOv8, este puede analizar la imagen y dibujar cuadros delimitadores alrededor de cada objeto (en este caso, los jugadores), identificando su ubicación con precisión.

Fig 2. Detección de objetos 2D con YOLOv8 utilizada para detectar jugadores en un campo de fútbol.

Sin embargo, la detección de objetos 2D tiene sus limitaciones. Dado que solo considera dos dimensiones, no comprende la profundidad. Esto puede dificultar el cálculo de la distancia o el tamaño de un objeto. Por ejemplo, un objeto grande lejano podría parecer del mismo tamaño que un objeto más pequeño que está más cerca, lo cual puede resultar 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. De ahí surge la necesidad de la detección de objetos 3D.

Obtener conciencia espacial con 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, otorgándoles una comprensión mucho más profunda del mundo que los rodea. A diferencia de la detección de objetos 2D, la detección de objetos 3D también toma en cuenta datos sobre la profundidad. La información de profundidad aporta más detalles, como dónde está ubicado un objeto, cuán grande es, a qué distancia se encuentra y cómo está posicionado en el mundo 3D real. Curiosamente, la detección 3D también maneja mejor las situaciones en las que un objeto oculta parcialmente a otro (oclusiones) y se mantiene fiable incluso cuando cambia la perspectiva. Es una herramienta potente para casos de uso que requieren una conciencia espacial precisa.

La detección de objetos 3D es fundamental para aplicaciones como coches autónomos, robótica y sistemas de realidad aumentada. Funciona mediante sensores como LiDAR o cámaras estéreo. Estos sensores crean mapas 3D detallados del entorno, conocidos como nubes de puntos o mapas de profundidad. A continuación, estos mapas se analizan para detectar objetos en un entorno 3D.

Fig 3. Detección de objetos 3D de un coche.

Existen muchos modelos de visión artificial avanzados diseñados específicamente para gestionar datos 3D, como las nubes de puntos. Por ejemplo, VoteNet es un modelo que utiliza un método llamado votación de Hough para predecir dónde se encuentra el centro de un objeto en una nube de puntos, lo que facilita la detección y clasificación precisa de los objetos. De igual manera, VoxelNet es un modelo que convierte nubes de puntos en una cuadrícula de pequeños cubos llamados vóxeles para simplificar el análisis de datos.

Diferencias clave entre la detección de objetos en 2D y 3D#

Ahora que hemos comprendido la detección de objetos en 2D y 3D, exploremos sus diferencias clave. La detección de objetos en 3D es más complicada que la detección de objetos en 2D porque trabaja con nubes de puntos. Analizar datos en 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 en 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.

Fig 4. Detección de objetos 2D frente a 3D.

Los modelos de detección de objetos 3D implican un trabajo matemático y computacional más pesado que los modelos de detección de objetos 2D. Procesar datos 3D en tiempo real puede resultar complejo sin hardware avanzado y optimizaciones. No obstante, 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 emplea a menudo en aplicaciones más sencillas como sistemas de seguridad que necesitan reconocimiento de imágenes o análisis de vídeo.

Pros y contras de la detección de objetos en 3D#

La detección de objetos 3D ofrece varias ventajas que la hacen destacar frente 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 respecto al mundo real. Dicha precisión es crucial para aplicaciones como 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 ayuda a comprender mucho mejor cómo se relacionan los diferentes objetos entre sí en el espacio 3D.

Fig 5. Resolución de oclusiones con detección de objetos 3D.

A pesar de los muchos beneficios, también existen limitaciones relacionadas con la detección de objetos en 3D. Aquí tienes algunos de los desafíos clave a tener en cuenta:

• Costes computacionales más altos: Trabajar con datos 3D requiere recursos de hardware más potentes, y el coste puede acumularse rápidamente.
• Requisitos de datos más complejos: la detección de objetos 3D depende a menudo de sensores avanzados como LiDAR, los cuales pueden ser costosos y no estar necesariamente disponibles en todos los entornos.
• Recopilación y procesamiento de datos: los complejos requisitos de datos de la detección de objetos 3D hacen que reunir, preparar y procesar los grandes conjuntos de datos necesarios para entrenar los modelos consuma mucho tiempo y recursos.
• Mayor complejidad del modelo: Los modelos utilizados para la detección de objetos en 3D son generalmente más complicados, con más capas y parámetros que los utilizados para la detección de objetos en 2D.

Aplicaciones de la detección de objetos en 3D#

Ahora que hemos hablado de los pros y contras de la detección de objetos en 3D, veamos con más detalle algunos de los casos de uso de la detección de objetos en 3D.

Vehículos autónomos#

En los coches autónomos, la detección de objetos 3D es fundamental para percibir el entorno que rodea al vehículo. Permite que los vehículos detecten 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 contribuyen a una experiencia de conducción autónoma mucho más segura para los pasajeros a bordo.

Fig 6. Uso de la detección de objetos en 3D en vehículos autónomos. (fuente: towardsdatascience.com)

Robótica#

Los sistemas robóticos utilizan la detección de objetos 3D para diversas aplicaciones. La emplean para navegar a través de diferentes tipos de entornos, recoger y colocar objetos, e interactuar con su entorno. Estos casos de uso son especialmente importantes en escenarios dinámicos como almacenes o instalaciones de fabricación, donde los robots necesitan comprender los diseños tridimensionales para funcionar con eficacia.

Fig 7. Un robot móvil utilizando detección de objetos 3D.

Realidad aumentada y virtual (AR/VR)#

Otro caso de uso interesante de la detección de objetos 3D se encuentra en las aplicaciones de realidad aumentada y virtual. La detección de objetos 3D se utiliza para colocar con precisión objetos virtuales en un entorno de realidad virtual o aumentada realista. Al hacerlo, se mejora la experiencia de usuario global de dichas tecnologías. También permite que los sistemas de realidad virtual y aumentada reconozcan y rastreen objetos físicos, creando entornos inmersivos donde los elementos digitales y físicos interactúan de forma fluida. Por ejemplo, los jugadores que utilizan cascos de realidad virtual y aumentada pueden disfrutar de una experiencia mucho más inmersiva con la ayuda de la detección de objetos 3D. Esto hace que las interacciones con objetos virtuales en espacios 3D sean mucho más atractivas.

Fig 8. Un ejemplo de reconocimiento de objetos 3D utilizado para una aplicación de realidad aumentada.

Reflexiones finales sobre la detección de objetos en 3D#

La detección de objetos en 3D hace posible que los sistemas comprendan la profundidad y el espacio de manera más efectiva que los métodos de detección de objetos en 2D. Desempeña un papel clave en aplicaciones como los coches autónomos, robots y AR/VR, donde es importante conocer el tamaño, la distancia y la posición de un objeto. Si bien la detección de objetos en 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 la tecnología avance, la eficiencia y la accesibilidad de la detección de objetos en 3D probablemente mejorarán, allanando el camino para una adopción e innovación aún más amplias en diversas industrias.

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