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10 de agosto, 2021<\/p>\n
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Descubre las aplicaciones de visi\u00f3n artificial m\u00e1s comunes que se utilizan en una amplia gama de campos e industrias.<\/p>\n
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La abundancia de aplicaciones de visi\u00f3n artificial crece cada vez m\u00e1s a medida que las soluciones basadas en la IA son acogidas en diferentes tipos de negocios y actividades diarias. La visi\u00f3n artificial es una de las claves de la IA y se considera una gran prioridad no s\u00f3lo para las grandes empresas de tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n para las agencias gubernamentales y las empresas m\u00e1s peque\u00f1as. Esta rama de la inteligencia artificial, que existe desde principios del siglo 20, se desarroll\u00f3 para simular la capacidad humana de construir modelos de percepci\u00f3n, razonamiento y aprendizaje a partir de datos.<\/p>\n
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Los humanos utilizamos nuestros ojos para entender el mundo que nos rodea. El objetivo de la visi\u00f3n artificial es permitir que los ordenadores alcancen la misma capacidad. Trata de que las m\u00e1quinas puedan percibir y comprender una o varias im\u00e1genes y actuar de una manera determinada.<\/p>\n
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En la actualidad, Internet se ha convertido en el gran depositario de datos de archivos de imagen y v\u00eddeo. Sin embargo, el mero volumen de contenidos diversos, unido a la importancia del acceso inmediato a los mismos, plantea varios retos para su procesamiento y an\u00e1lisis. Por ello, es necesario realizar un an\u00e1lisis eficaz de los medios para enriquecer los repositorios de contenidos y poder ofrecer a los usuarios informaci\u00f3n valiosa sobre ellos.<\/p>\n
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Aqu\u00ed es donde entra en juego la visi\u00f3n artificial. Esta soluci\u00f3n, impulsada por la IA, utiliza algoritmos para analizar informaci\u00f3n visual, como im\u00e1genes y videos, y realizar diversas tareas. Las numerosas aplicaciones de visi\u00f3n artificial se han utilizado para detectar rostros en fotos y v\u00eddeos, reconocer objetos mediante el an\u00e1lisis de im\u00e1genes, contar personas o coches en multitudes, analizar el flujo de tr\u00e1fico, seguir el movimiento, encontrar patrones en conjuntos de datos y mucho m\u00e1s. Estas aplicaciones pueden utilizarse en varias industrias y campos, como la rob\u00f3tica, los sistemas de vigilancia, los coches sin conductor, las im\u00e1genes m\u00e9dicas, etc.<\/p>\n
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Piensa en c\u00f3mo ves el mundo. Eres capaz de ver los objetos y las personas que te rodean, aprender de la experiencia y recordar lo que has visto. Tu cerebro trabaja constantemente para entender todo lo que ve. Este proceso es autom\u00e1tico para los seres humanos porque no pensamos en ello, y ocurre de forma instant\u00e1nea. La intenci\u00f3n de la visi\u00f3n artificial es alcanzar esta capacidad. Los ordenadores utilizan programas de software para interpretar im\u00e1genes o fotogramas de video analizando su contenido mediante algoritmos matem\u00e1ticos. El proceso consta de dos pasos.<\/p>\n
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Para este paso, un algoritmo analiza los p\u00edxeles de una imagen para identificar las caracter\u00edsticas espec\u00edficas de los objetos o rostros de una imagen. Esto puede incluir cosas simples como valores de color (por ejemplo, el rojo, el verde y el azul) hasta cosas m\u00e1s complejas como la forma o la textura. La extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas tambi\u00e9n se denomina a veces detecci\u00f3n de caracter\u00edsticas o detecci\u00f3n de manchas (las manchas son otro t\u00e9rmino para referirse a un objeto).<\/p>\n
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Una vez que hemos extra\u00eddo estas caracter\u00edsticas de las im\u00e1genes, tenemos que determinar cu\u00e1les son. El software compara las caracter\u00edsticas extra\u00eddas con patrones conocidos (por ejemplo, caras o coches). Si hay suficiente similitud entre la imagen o el fotograma que se est\u00e1 analizando y uno de los patrones conocidos, obtendr\u00e1 coincidencias y segmentar\u00e1 las im\u00e1genes en regiones o grupos con propiedades similares.<\/p>\n
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La visi\u00f3n artificial es uno de los tipos de la IA m\u00e1s impactantes. De hecho, es posible que no te des cuenta de lo presente que est\u00e1 en la vida cotidiana. Puede que pienses que no es algo que necesites, pero si das un paso atr\u00e1s y miras a tu alrededor lo m\u00e1s probable es que puedas encontrar al menos unos cuantos ejemplos de visi\u00f3n artificial a tu alrededor.<\/p>\n
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Estos coches recogen datos de su entorno, interpretan lo que se encuentra a partir de sensores y c\u00e1maras y act\u00faan en consecuencia.<\/p>\n
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Esta aplicaci\u00f3n vital afecta a la protecci\u00f3n de los peatones y a las ciudades inteligentes. Las c\u00e1maras identificar\u00e1n y localizar\u00e1n a los peatones en las im\u00e1genes, y detectar\u00e1n diferentes variables como la ropa, las posiciones, la iluminancia y el desorden del fondo.<\/p>\n
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La visi\u00f3n artificial se utiliza para proporcionar resultados precisos sobre la ocupaci\u00f3n e incluso no es vulnerable a los cambios de luz y clima.<\/p>\n
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Los algoritmos son capaces de rastrear, contar y observar el tr\u00e1fico, el estado de las carreteras y mejorar la seguridad vial.<\/p>\n
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La visi\u00f3n artificial puede identificar anomal\u00edas y cambios en las c\u00e9lulas cancerosas y no cancerosas en las im\u00e1genes.<\/p>\n
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Las im\u00e1genes de rayos X pueden aplicarse al tratamiento, la investigaci\u00f3n y las cirug\u00edas para aumentar la eficiencia y la precisi\u00f3n.<\/p>\n
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Los esc\u00e1neres son capaces de procesar datos de im\u00e1genes m\u00e9dicas para detectar patolog\u00edas. Se utiliza para la interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes, la inspecci\u00f3n de muestras de tejido y la precisi\u00f3n del diagn\u00f3stico.<\/p>\n
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Muchas empresas utilizan la visi\u00f3n artificial para controlar las cosechas y gestionar problemas comunes como el crecimiento de las malas hierbas y la falta de nutrientes. Utilizan estas soluciones para anticiparse a los problemas y evitar p\u00e9rdidas econ\u00f3micas.<\/p>\n
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La visi\u00f3n artificial se utiliza para leer los c\u00f3digos de barras de los envases detectarlos y traducirlos en texto legible.<\/p>\n
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Las c\u00e1maras son capaces de recoger datos en tiempo real y analizarlos para mejorar la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n de defectos en las plantas de fabricaci\u00f3n.<\/p>\n
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El machine learning ha conseguido que se sigan los protocolos y normas de seguridad, reduciendo los accidentes y los costes. Se detectan y eval\u00faan diferentes variables para responder r\u00e1pidamente y tomar las medidas adecuadas.<\/p>\n
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La visi\u00f3n artificial es cada vez m\u00e1s popular para los cajeros y resolver los puntos conflictivos de las tiendas, como las colas largas. Tambi\u00e9n se utiliza para detectar la falta de productos y el tr\u00e1fico de clientes.<\/p>\n
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