Explora cómo funciona 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.
A lo largo 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 consistía 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) hizo posible que los sistemas captaran 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.
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 hablaremos de algunas de las aplicaciones de la detección de objetos 3D. ¡Vamos a empezar!
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 por ordenador que permite a los ordenadores reconocer y localizar objetos dentro de imágenes planas bidimensionales. Funciona analizando la posición horizontal (X) y vertical (Y) de un objeto en una imagen. Por ejemplo, si pasas una imagen de jugadores en un campo de fútbol a un modelo de detección de objetos 2D como Ultralytics YOLOv8éste puede analizar la imagen y dibujar cuadros delimitadores alrededor de cada objeto (en este caso, los jugadores), identificando con precisión su ubicación.
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 juzgar la distancia o el tamaño de un objeto. Por ejemplo, un objeto grande que esté lejos puede parecer del mismo tamaño que otro más pequeño que esté más cerca, lo que puede resultar confuso. La falta de información de 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. Ahí es donde surge la necesidad de 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, qué tamaño tiene, a qué distancia está y cómo está colocado en el mundo 3D real. Curiosamente, la detección 3D también puede manejar mejor las situaciones en las que un objeto oculta parcialmente a otro (oclusiones) y sigue siendo fiable aunque cambie la perspectiva. Es una herramienta poderosa para casos de uso que necesitan 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. Funciona utilizando 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.
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 los datos.
Ahora que hemos comprendido la detección de objetos 2D y 3D, exploremos sus principales diferencias. La detección de objetos 3D es más complicada que la detección de objetos 2D porque trabaja con nubes de puntos. Analizar 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 la profundidad, el análisis de la forma 3D y el análisis de la orientación de un objeto.
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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 ser un reto sin 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.
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, donde conocer la posición exacta de los obstáculos es vital para la seguridad. Otra ventaja de utilizar la detección de objetos 3D es que puede ayudarte a comprender mucho mejor cómo se relacionan entre sí los distintos objetos en el espacio 3D.
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A pesar de sus muchas ventajas, también existen limitaciones relacionadas con la detección de objetos 3D. He aquí algunos de los principales retos que debes tener en cuenta:
Ahora que hemos hablado de los pros y los contras de la detección de objetos 3D, veamos más de cerca algunos casos de uso de la detección de objetos 3D.
En los coches autoconducidos, la detección de objetos en 3D es vital para percibir el entorno que rodea al coche. 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 3D son útiles para que la experiencia de autoconducción sea mucho más segura para los pasajeros que van a bordo.
Los sistemas robóticos utilizan la detección de objetos 3D para varias aplicaciones. La utilizan para navegar 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 instalaciones de fabricación, donde los robots necesitan comprender los diseños tridimensionales para funcionar con eficacia.
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Otro caso de uso interesante de la detección de objetos 3D es en 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. Hacerlo aumenta la experiencia general del usuario de dichas 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 utilizan cascos de RA/RV pueden obtener una experiencia mucho más inmersiva con la ayuda de la detección de objetos 3D. Hace que las interacciones con objetos virtuales en espacios 3D sean mucho más atractivas.
La detección de objetos en 3D permite a los sistemas comprender la profundidad y el espacio con más eficacia que los métodos de detección de objetos en 2D. Desempeña un papel clave en aplicaciones como los coches autoconducidos, los robots y la RA/VR, donde es importante conocer el tamaño, la distancia y la posición de un objeto. Aunque la detección de objetos 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 eficacia y accesibilidad de la detección de objetos 3D, allanando el camino para una adopción e innovación aún más amplias en diversos sectores.
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