Visión artificial
Métodos para extraer información de imágenes y vídeos, como clasificar objetos, localizarlos o distinguir regiones de una imagen.
¿Qué analiza la visión artificial?
La visión artificial reúne métodos que extraen información de imágenes o vídeos. Según la tarea, se puede asignar una imagen completa a una clase, determinar la posición de un objeto o dividir la imagen en regiones etiquetadas. Estas tareas requieren resultados y criterios de evaluación diferentes. Una aplicación para daños visibles en embalajes debe definir qué daños ha de detectar, qué imágenes recibe y cómo se utilizarán sus indicaciones en el flujo de trabajo.
En un proceso ficticio de expedición, un sistema debe examinar fotos de paquetes para buscar posibles daños en las esquinas y marcar las zonas sospechosas. El equipo prevé casos comparativos con paquetes intactos y dañados, bajo distintas condiciones de iluminación y ángulos de captura. Se registrarán tanto los daños pasados por alto como las falsas alertas. Un daño visible en el embalaje exterior no demuestra por sí solo que el contenido no visible esté dañado. Una persona responsable decide si el paquete debe quedar retenido o volver a embalarse según la inspección prevista. Para fotos inutilizables, el proceso debe contemplar una nueva toma u otro control.
Fuentes
Términos relacionados
- Aprendizaje automáticoLos modelos aprenden patrones de los datos y los aplican a nuevas entradas.
- Aprendizaje profundoAprendizaje automático con redes neuronales de varias capas de procesamiento.
- Red neuronalUn modelo de nodos de cálculo conectados con parámetros ajustables.
- Inferencia de IAAplicar un modelo ya entrenado a entradas para obtener un resultado.
- IA multimodalIA que usa varios tipos de información, como texto, imagen o sonido, en entradas o salidas.
- Reconocimiento óptico de caracteresEl reconocimiento óptico de caracteres convierte texto de imágenes en datos procesables. Leer un importe no equivale a comprobar una factura.
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