YOLOvME: Resolviendo el problema del aparcamiento
Descubre cómo Vladimir Panteleev usa YOLOv5 para soluciones de aparcamiento eficientes, haciendo que el desarrollo de visión artificial sea accesible y sencillo con Ultralytics.
Vladimir Panteleev cree que el Machine Learning es la pasión oculta de cualquier desarrollador. Dirige el departamento de I+D en Paralect. Primero, el equipo utilizó enfoques de ML para herramientas internas en Paralect y luego comenzó a trabajar en productos comerciales utilizando soluciones de ML.
Link to this section¿Cuándo empezaste a utilizar YOLOv5?#
Vladimir y su equipo probaron YOLOv5 por primera vez hace solo un par de meses. Desde entonces, ¡se han quedado sorprendidos de lo sencillo que puede ser el desarrollo de Computer Vision!
Link to this section¿Cómo decidiste utilizar IA de visión para solucionar el problema del aparcamiento?#
¡El problema es pan comido! Vladimir descubrió que le costaba encontrar aparcamiento en el lote cerca de su oficina. Así que decidió usar ordenadores para ayudar a solucionar el problema de las plazas de aparcamiento. Una webcam colocada simplemente en la ventana de un edificio hace posible realizar un seguimiento de las plazas libres las 24 horas del día, los 7 días de la semana.
Link to this section¿Qué te hizo elegir específicamente YOLOv5?#
Vladimir y su equipo han pasado por docenas de soluciones:
- Autoalojadas
- Basadas en la nube
- Código abierto
- Propietarias
Todas tienen diferentes "matices", como un aprendizaje poco supervisado, un consumo excesivo de recursos, una API/UI diseñada para alienígenas y no para humanos, y precios astronómicamente altos. Por lo tanto, YOLOv5 fue nuestro favorito desde el principio, ya que se ajustaba perfectamente a nuestras necesidades, así como a las de nuestros socios.
Link to this section¿Qué aspectos de YOLOv5 hicieron que fuera fácil para ti trabajar con él?#
Sin duda, ¡la capacidad de elegir modelos! Te permite utilizar YOLOv5n/s/m/l/x para diferentes problemas y es increíble. La interfaz amigable, la documentación y el consumo justo de recursos hacen de YOLOv5 un líder en el dominio de la detección de objetos hoy en día.
Link to this section¿Qué otros desafíos esperas resolver con YOLOv5 en el futuro?#
Estamos preparados para cualquier desafío, así que si lees este artículo y te interesa construir una solución "de vanguardia" para open source o cualquier otro propósito, ¡ponte en contacto!
Link to this sectionY por último, ¿qué le recomendarías a alguien nuevo en IA?#
¡No tengas miedo e inténtalo! Ultralytics ha hecho que Computer Vision sea muy accesible y asequible con YOLOv5. Hace 10 años tenías que ser literalmente un doctorado; ahora, tales soluciones pueden ser implementadas por cualquier desarrollador.
¡El objetivo de Vladimir en Paralect es ofrecer soluciones de vanguardia asequibles para todos los fundadores! Pero esa atmósfera hace que todos pensemos que es algo imposible de resolver. Abogan por la idea de construir en público para mostrar al resto del mundo que todo es mucho más fácil de lo que parece. El equipo de Vladimir está escribiendo una guía para ayudar a otros desarrolladores a iniciarse en la visión artificial. ¡Echa un vistazo a otros proyectos de Vladimir en Twitter!
Si crees que tu caso de uso debería compartirse con el mundo y quieres contar lo que estás haciendo con YOLOv5, etiquétanos en redes sociales @Ultralytics con #YOLOvME para tener la oportunidad de aparecer destacado.
