Aprende a convertir los visuales de visión por ordenador en perspectivas empresariales significativas. Descubre cómo conectar los puntos entre imágenes y datos para tomar mejores decisiones.
La visión por ordenador es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que hace posible que las máquinas interpreten y tomen decisiones basándose en datos visuales. Cuando se presenta una aplicación de visión por ordenador, suele incluir varios resultados visuales, como imágenes o vídeos, anotados con cuadros delimitadores o máscaras de segmentación para resaltar los objetos de interés. Aunque estos resultados visuales son impresionantes, no siempre ofrecen una imagen clara de lo que pueden aportar.
Por ejemplo, en una tienda. Un modelo de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8 puede utilizarse para crear un mapa de calor que muestre dónde pasan los clientes la mayor parte de su tiempo. La visualización puede parecerse a un mapa de colores que indica dónde tienden a caminar o detenerse la mayoría de los clientes. Sin embargo, el verdadero conocimiento que se obtiene es la posibilidad de identificar las secciones de la tienda que rinden menos. Los minoristas pueden utilizar esta información procesable para reorganizar la colocación de los productos, optimizar el espacio en las estanterías o ajustar los expositores promocionales para atraer más clientes y aumentar las ventas.
El valor real de la visión por ordenador reside en traducir estos resultados visuales en perspectivas empresariales significativas que puedan mejorar y optimizar directamente las operaciones para impulsar el crecimiento y la eficiencia. En este artículo, veremos qué puede ofrecer la visión por ordenador a las empresas y cómo puede tener un impacto real en sus operaciones. También hablaremos de las estrategias para ir más allá de los resultados visuales y aprovechar las perspectivas procesables que impulsan resultados reales. ¡Empecemos!
Empecemos por comprender la diferencia entre visualizaciones y percepciones. En la visión por ordenador, las visualizaciones como los cuadros delimitadores y los mapas de calor son importantes para comprender el resultado del modelo. Estos resultados visuales actúan como un peldaño para ilustrar lo que la visión por ordenador puede y no puede hacer. Las percepciones, sin embargo, van más allá de estas visualizaciones y ofrecen información valiosa que puede utilizarse para tomar decisiones informadas, mejorar procesos o comprender patrones más profundamente. Convierten los datos visuales brutos en conclusiones significativas que ayudan a descubrir tendencias, predecir resultados u optimizar estrategias.
Por ejemplo, un sistema de seguimiento del entrenamiento por visión computerizada podría utilizar la estimación de la pose y modelos como YOLOv8 para seguir los movimientos del cuerpo identificando puntos clave como articulaciones y extremidades. El resultado visual, como esqueletos animados que muestran cómo se mueve una persona, puede ser interesante de ver. Sin embargo, el valor real proviene de las percepciones cuantificables que proporcionan estos datos, como el número de flexiones o sentadillas realizadas, la duración de cada ejercicio, la consistencia de las repeticiones y la calidad de la forma mantenida a lo largo de la sesión.
Los entrenadores pueden utilizar esta información para analizar las formas de ejercicio de sus clientes, detectar movimientos incorrectos que puedan causar lesiones, realizar un seguimiento del rendimiento a lo largo del tiempo y comprender los hábitos de entrenamiento. Esta información ayuda a los entrenadores a proporcionar mejores comentarios, diseñar planes de entrenamiento más eficaces y ayudar a los clientes a alcanzar sus objetivos de forma más segura y eficiente.
A medida que avanza la tecnología, las empresas siempre buscan formas de adelantarse a la competencia, y la visión por ordenador es una forma estupenda de hacerlo. Al incorporar los conocimientos de la visión por ordenador a sus flujos de trabajo actuales, pueden ver resultados reales y cuantificables.
Estas percepciones pueden ofrecer información valiosa en diversas áreas de la empresa, como:
Por ejemplo, en la industria del petróleo y el gas, la detección de incendios o fugas de gas de los hornos se realizaba tradicionalmente mediante supervisión manual o sistemas de sensores básicos. Estos métodos carecen a menudo de la velocidad y precisión necesarias para detectar a tiempo posibles peligros. La visión por ordenador puede mejorar este proceso utilizando cámaras y modelos de detección de objetos como YOLOv8 para vigilar continuamente los hornos y detectar rápidamente problemas como llamas inusuales, exceso de humo o fugas de gas.
El resultado visual de esta aplicación podría aparecer como cuadros delimitadores en las imágenes que resaltan las zonas donde se detecta un incendio. Sin embargo, el verdadero beneficio consiste en convertir estas señales visuales en información procesable. Esta información puede ayudar a determinar la causa de un incendio, predecir problemas del equipo y planificar el mantenimiento para evitar problemas futuros. Con esta información, las empresas industriales pueden responder rápidamente a posibles incendios, evitar daños costosos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la seguridad y la eficiencia.
Los resultados visuales de un modelo entrenado pueden convertirse en perspectivas que se organizan en cuadros de mando y bases de datos para un análisis más profundo. Los cuadros de mando, en particular, pueden proporcionar a los empresarios una visión clara de las métricas de rendimiento, ayudar a detectar anomalías y respaldar decisiones basadas en datos y en información en tiempo real.
Por ejemplo, en la vigilancia del tráfico, se puede utilizar un modelo de visión por ordenador como YOLOv8 para analizar secuencias de tráfico en directo y detectar y rastrear distintos vehículos, como coches, furgonetas y autobuses, en la carretera. La visualización de salida puede mostrar vehículos etiquetados y rastrear el número de vehículos que entran y salen de zonas específicas. Esta información también puede mostrarse en un cuadro de mandos que proporcione un desglose del recuento de vehículos por zonas y calcule métricas clave como el recuento total de vehículos y la velocidad media.
Estos datos ayudan a los equipos de gestión del tráfico a comprender la fluidez del tráfico, identificar los puntos de congestión, predecir los atascos y ajustar los semáforos o las rutas para mantener la fluidez. Al convertir los datos visuales en información práctica, este sistema ayuda a los planificadores urbanos a tomar decisiones inteligentes para mejorar la fluidez del tráfico y reducir los problemas en la carretera.
Ahora que hemos hablado del impacto empresarial de la visión por ordenador, veamos las estrategias para salvar la distancia entre la visualización de datos y la visión empresarial. Al desarrollar soluciones de IA, estas consideraciones son vitales porque ayudan a ir más allá de las simples tareas de visión computerizada para comprender el contexto y las relaciones dentro de los datos. Un análisis en profundidad permite crear perspectivas más significativas y relevantes para las necesidades empresariales.
Para empezar, es esencial mejorar la comunicación entre los desarrolladores de IA y los líderes empresariales. Los desarrolladores de IA pueden mantener conversaciones abiertas con las partes interesadas del negocio para comprender sus objetivos, retos y lo que esperan conseguir. Pensando desde la perspectiva del empresario, es más fácil determinar cómo la visión informática puede abordar directamente problemas concretos. En lugar de desarrollar soluciones genéricas, los desarrolladores pueden centrarse en crear aplicaciones de visión computerizada que resuelvan necesidades empresariales reales.
Por ejemplo, en el escenario del petróleo y el gas que hemos comentado antes, hablar directamente con una parte interesada del negocio puede ayudar a un desarrollador a comprender necesidades específicas, como enviar alertas en función del tamaño y la gravedad de un incendio detectado. Conocer estos detalles ayuda a los desarrolladores a personalizar la solución para priorizar las alertas críticas, garantizando tiempos de respuesta más rápidos y reduciendo los riesgos, lo que aumenta la seguridad y la eficacia.
Una vez establecida una comunicación clara, el siguiente paso es centrarse en la calidad y el procesamiento de los datos. Los desarrolladores pueden asegurarse de que los datos utilizados para la formación y el análisis estén limpios, sean coherentes y se ajusten a las necesidades del cliente. Racionalizar el procesamiento de los datos puede ayudar a reducir los retrasos y proporcionar información precisa y oportuna. Además, la integración de los sistemas de visión computerizada con las herramientas empresariales existentes puede mejorar la toma de decisiones y permitir que las empresas respondan rápidamente a las percepciones importantes.
Aquí tienes algunos factores más a tener en cuenta:
Aunque los resultados visuales, como los cuadros delimitadores y las máscaras, demuestran las capacidades de la visión por ordenador, las empresas necesitan algo más que representaciones visuales: necesitan perspectivas procesables que puedan impulsar la toma de decisiones y las mejoras operativas. Comprendiendo los objetivos empresariales y aplicando la visión por ordenador a los problemas del mundo real, los desarrolladores pueden proporcionar información que mejore las operaciones, la experiencia del cliente y los costes.
Para salvar la distancia entre la visualización y la información práctica, los desarrolladores pueden comunicarse claramente con las partes interesadas, utilizar datos de alta calidad y mejorar el procesamiento de datos. Estos pasos ayudan a las empresas a sacar el máximo partido de la tecnología de visión por ordenador, convirtiendo los conocimientos en beneficios reales.
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