Comprender la detección de objetos 3D y sus aplicaciones

Abirami Vina

4 min leer

12 de septiembre de 2024

Explore cómo funcionan la detección de objetos en 2D y 3D, sus principales diferencias y sus aplicaciones en campos como los vehículos autónomos, la robótica y la realidad aumentada.

Con el paso 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 comparación de plantillas, que consistían en encontrar objetos comparando partes de una imagen con imágenes de referencia almacenadas, se desarrollaron en los años 70 y constituyeron la base de la detección de objetos en 2D. En los años 90, la introducción de tecnologías como el LIDAR (Light Detection and Ranging) permitió a los sistemas captar más fácilmente la información espacial y de profundidad. En la actualidad, los métodos de fusión multimodal, que combinan imágenes 2D con datos 3D, han allanado el camino a sistemas de detección de objetos 3D de gran precisión.

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Fig. 1. Ejemplo de detección de objetos en 3D.

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.

Visión general de la detección de objetos en 2D

Antes de echar un vistazo a la detección de objetos en 3D, vamos a entender cómo funciona la detección de objetos en 2D. La detección de objetos 2D es una técnica de visión artificial que permite a los ordenadores reconocer y localizar objetos en imágenes bidimensionales planas. Funciona analizando la posición horizontal (X) y vertical (Y) de un objeto en una imagen. Por ejemplo, si pasa una imagen de jugadores en un campo de fútbol a un modelo de detección de objetos 2D como Ultralytics YOLOv8, éste puede analizar la imagen y dibujar recuadros delimitadores alrededor de cada objeto (en este caso, los jugadores), identificando con precisión su ubicación.

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

Sin embargo, la detección de objetos en 2D tiene sus limitaciones. Como sólo tiene en cuenta dos dimensiones, no entiende la profundidad. Esto puede dificultar la determinación de la distancia o el tamaño de un objeto. Por ejemplo, un objeto grande que está lejos puede parecer del mismo tamaño que otro más pequeño que está más cerca, lo que puede resultar confuso. La falta de información sobre la profundidad puede provocar imprecisiones en aplicaciones como la robótica o la realidad aumentada, en las que es necesario conocer el tamaño y la distancia reales de los objetos. De ahí la necesidad de detectar objetos en 3D.

Adquirir conciencia espacial con la detección de objetos en 3D

La detección de objetos 3D es una técnica avanzada de visión por ordenador 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 en 2D, la detección de objetos en 3D también tiene en cuenta datos sobre la profundidad. La información sobre la profundidad proporciona más detalles, como dónde está un objeto, su tamaño, su distancia y su posición en el mundo 3D real. Curiosamente, la detección 3D también puede manejar mejor situaciones en las que un objeto oculta parcialmente a otro (oclusiones) y sigue siendo fiable incluso cuando cambia la perspectiva. Se trata de una potente herramienta para casos de uso que requieren un conocimiento espacial preciso.

La detección de objetos en 3D es vital para aplicaciones como los coches autoconducidos, la robótica y los sistemas de realidad aumentada. Para ello se utilizan sensores como LiDAR o cámaras estereoscópicas. 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.

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

Existen muchos modelos avanzados de visión por ordenador diseñados específicamente para manejar datos 3D, como las 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 de objetos con precisión. Del mismo modo, VoxelNet es un modelo que convierte las nubes de puntos en una cuadrícula de pequeños cubos llamados vóxeles para simplificar el análisis de datos.

Principales diferencias entre la detección de objetos 2D y 3D

Ahora que ya conocemos la detección de objetos 2D y 3D, vamos a explorar sus principales diferencias. La detección de objetos 3D es más complicada que la 2D porque trabaja 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 implicados. Los modelos de detección de objetos 3D tienen que ser más complejos para poder manejar la estimación de profundidad, el análisis de la forma 3D y el análisis de la orientación de un objeto. 

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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. El procesamiento de datos 3D en tiempo real puede resultar complicado sin un 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 suele utilizarse para aplicaciones más sencillas, como los sistemas de seguridad que necesitan reconocimiento de imágenes o análisis de vídeo

Ventajas e inconvenientes de la detección de objetos en 3D

La detección de objetos en 3D ofrece varias ventajas que la diferencian de los métodos tradicionales de detección de objetos en 2D. Al capturar las tres dimensiones de un objeto, proporciona detalles precisos sobre su ubicación, tamaño y orientación con respecto al mundo real. Esta precisión es crucial para aplicaciones como los coches autoconducidos, en los que conocer la posición exacta de los obstáculos es vital para la seguridad. Otra ventaja de la detección de objetos en 3D es que permite comprender mucho mejor cómo se relacionan los distintos objetos en el espacio tridimensional. 

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

A pesar de sus muchas ventajas, también existen limitaciones relacionadas con la detección de objetos 3D. Estos son algunos de los principales retos que hay que tener en cuenta:

  • Mayores costes de cálculo: Trabajar con datos 3D requiere recursos de hardware más potentes, y el coste puede aumentar rápidamente.
  • Requisitos de datos más complejos: La detección de objetos 3D a menudo depende de sensores avanzados como LiDAR, que pueden ser caros y no necesariamente disponibles en todos los entornos.
  • Recogida y tratamiento de datos: Los complejos requisitos de datos de la detección de objetos en 3D hacen que la recopilación, preparación y procesamiento de los grandes conjuntos de datos necesarios para entrenar los modelos requiera mucho tiempo y recursos.
  • Mayor complejidad del modelo: Los modelos utilizados para la detección de objetos 3D suelen ser más complicados, con más capas y parámetros que los utilizados para la detección de objetos 2D. 

Aplicaciones de la detección de objetos 3D

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

Vehículos autónomos

En los coches autoconducidos, la detección de objetos en 3D es vital para percibir el entorno que rodea al vehículo. 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 que se obtienen mediante los sistemas de detección de objetos en 3D son útiles para que la experiencia de conducción autónoma sea mucho más segura para los pasajeros que van a bordo. 

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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 varias aplicaciones. La utilizan para desplazarse por distintos tipos de entornos, coger y colocar objetos e interactuar con su entorno. Estos casos de uso son especialmente importantes en entornos dinámicos como almacenes o plantas de fabricación, donde los robots necesitan comprender diseños tridimensionales para funcionar con eficacia. 

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Fig. 7. Robot móvil con detección de objetos 3D.

Realidad aumentada y virtual (RA/VR)

Otro caso de uso interesante de la detección de objetos 3D es el de las aplicaciones de realidad aumentada y virtual. La detección de objetos 3D se utiliza para colocar con precisión objetos virtuales en un entorno realista de RV o RA. De este modo, se mejora la experiencia general del usuario con estas tecnologías. También permite a los sistemas de RV/RA reconocer y seguir objetos físicos, creando entornos inmersivos en los que los elementos digitales y físicos interactúan a la perfección. Por ejemplo, los jugadores que utilicen cascos de realidad virtual pueden disfrutar de una experiencia mucho más envolvente con la ayuda de la detección de objetos en 3D. Esto hace que las interacciones con objetos virtuales en espacios tridimensionales sean mucho más atractivas.

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Fig. 8. Ejemplo de reconocimiento de objetos 3D en una aplicación de realidad aumentada. 

Reflexiones finales sobre la detección de objetos 3D

La detección de objetos en 3D permite a los sistemas comprender la profundidad y el espacio con mayor eficacia que los métodos de detección de objetos en 2D. Desempeña un papel fundamental en aplicaciones como los coches autoconducidos, los robots y la RA/VR, en las que es importante conocer el tamaño, la distancia y la posición de un objeto. Aunque 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 avance la tecnología, es probable que mejore la eficiencia y la accesibilidad de la detección de objetos en 3D, lo que allanará el camino para una adopción y una innovación aún más amplias en diversos sectores.

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