Visión Artificial (CV)

La Visión Artificial (CV) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que entrena a las computadoras para interpretar y comprender el mundo visual. Utilizando imágenes digitales de cámaras, videos y modelos de aprendizaje profundo, las máquinas pueden identificar y clasificar con precisión los objetos y luego reaccionar a lo que "ven". El objetivo es permitir que las computadoras repliquen la visión humana, una tarea que implica procesar y analizar grandes cantidades de datos visuales para darles sentido. Como campo, ha crecido rápidamente gracias a los avances en el aprendizaje profundo y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos.

Cómo funciona la visión artificial

La visión artificial funciona aplicando algoritmos de aprendizaje automático (ML) a los datos visuales. En lugar de ser programado explícitamente para reconocer un objeto, un modelo de CV aprende a identificar patrones a partir de miles o millones de imágenes etiquetadas. Por ejemplo, para entrenar un modelo para reconocer gatos, se le alimentarían innumerables imágenes de gatos hasta que pueda aprender a distinguir las características de un gato por sí solo.

La visión artificial moderna depende en gran medida de los modelos de aprendizaje profundo, particularmente de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Una CNN es un tipo de red neuronal que es muy eficaz en el procesamiento de datos de imágenes. Funciona aplicando filtros (o kernels) a una imagen para crear mapas de características que resaltan características importantes como bordes, texturas y formas. Estas redes impulsan muchas tareas comunes de visión artificial, lo que permite a las máquinas analizar información visual con una precisión cada vez mayor.

Visión Artificial vs. Procesamiento de Imágenes

Si bien están estrechamente relacionados, la visión artificial y el procesamiento de imágenes no son lo mismo. El procesamiento de imágenes es un subconjunto de la CV que se centra en la manipulación de imágenes digitales para mejorarlas o extraer información útil. Implica operaciones como afilar, difuminar o filtrar una imagen. En contraste, la visión artificial va un paso más allá al tratar de interpretar y comprender el contenido de la imagen. Por ejemplo, el procesamiento de imágenes podría utilizarse para mejorar la calidad de una foto, mientras que la visión artificial se utilizaría para identificar a las personas, los objetos y la escena dentro de esa foto. Puede obtener más información sobre la distinción en esta descripción general del procesamiento de imágenes digitales.

Tareas clave en la visión artificial

La visión artificial abarca varias tareas clave que permiten a las máquinas analizar e interpretar datos visuales:

• Detección de Objetos: Esto implica identificar y localizar objetos dentro de una imagen o video. Un modelo como Ultralytics YOLO dibuja un cuadro delimitador alrededor de cada objeto detectado y le asigna una etiqueta de clase.
• Clasificación de Imágenes: Esta tarea implica asignar una sola etiqueta a una imagen completa de un conjunto predefinido de categorías. Por ejemplo, clasificar una imagen como que contiene un "gato" o un "perro".
• Segmentación de Imágenes: A diferencia de la detección de objetos, la segmentación clasifica cada píxel de una imagen. Proporciona una comprensión mucho más detallada del contenido de la imagen. Las subtareas incluyen la segmentación de instancias y la segmentación semántica.
• Estimación de Pose: Esto se utiliza para determinar la posición y orientación de una persona u objeto en el espacio. Se utiliza ampliamente en robótica, realidad aumentada y análisis de la actividad humana.
• Seguimiento de Objetos: Esta tarea implica seguir uno o más objetos a lo largo del tiempo en una secuencia de video. Es crucial para aplicaciones como la vigilancia y la navegación autónoma.

Aplicaciones en el mundo real

Las aplicaciones de la visión artificial son cada vez más frecuentes en diversos sectores:

• Vehículos Autónomos: La visión artificial es fundamental para los coches autónomos, ya que les permite percibir su entorno, detectar peatones y otros vehículos, leer señales de tráfico y navegar de forma segura. Empresas como Waymo y Tesla dependen en gran medida de los sistemas de visión artificial. Explore más sobre las soluciones de IA en el sector automotriz.
• Atención Médica: En el análisis de imágenes médicas, la CV ayuda a los radiólogos a detectar anomalías como tumores o fracturas en radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. También se utiliza en la cirugía robótica y la monitorización de pacientes. Lea más sobre su impacto en Radiology: Artificial Intelligence. También puede descubrir cómo se utiliza YOLO11 para la detección de tumores.
• Seguridad y Vigilancia: La CV impulsa los sistemas de monitorización automatizados para detectar intrusiones, rastrear individuos y analizar el comportamiento de las multitudes. Consulte nuestra guía sobre cómo construir un sistema de alarma de seguridad.
• Retail: Las aplicaciones incluyen la gestión de inventario a través de la supervisión de estanterías, el análisis del comportamiento del cliente y los sistemas de pago sin cajero como los de Amazon Go.
• Fabricación: La visión artificial se utiliza para el control de calidad, la detección de defectos, la supervisión de líneas de montaje y la automatización de la robótica. Obtenga más información sobre cómo crear soluciones de fabricación inteligente con YOLO11.
• Agricultura: Esta tecnología permite la agricultura de precisión a través de la monitorización de cultivos, la detección de enfermedades, la identificación de malas hierbas y la recolección automatizada. Lea sobre la monitorización de la salud de los cultivos en tiempo real.

Herramientas y Frameworks

El desarrollo y la implementación de modelos de visión artificial se facilitan con diversas herramientas y frameworks. Las bibliotecas como PyTorch (visite el sitio oficial de PyTorch) y TensorFlow (visite el sitio oficial de TensorFlow) son fundamentales para la construcción de modelos. Las bibliotecas de código abierto como OpenCV proporcionan una vasta colección de funciones para la visión artificial en tiempo real.

Plataformas como Ultralytics HUB agilizan todo el ciclo de vida de un proyecto de CV, desde la gestión de conjuntos de datos y el entrenamiento de modelos personalizados hasta la implementación. El uso de formatos estandarizados como ONNX también ayuda a garantizar la interoperabilidad entre diferentes frameworks. A medida que estas tecnologías maduren, seguirán impulsando la innovación en todos los sectores.