La reciente adquisición de CrowdVision es fundamental para la metodología de inteligencia de omnidatos de Skyfii. En pocas palabras, la inteligencia de omnidatos incorpora todos los elementos necesarios para ofrecer una solución de datos satisfactoria. Analizar datos para comprender mejor algo no suele ser tan sencillo como utilizar la fuente de datos X para comprender Y.
La inteligencia de omnidatos adopta una visión más amplia y se plantea estas preguntas ¿Cuál es la combinación correcta de fuentes de datos necesaria para resolver un problema determinado? ¿Quiénes son las partes interesadas adecuadas para definir ese problema, diseñar una solución y evaluar el resultado? Y, ¿qué tecnologías y métodos de análisis son necesarios para obtener un resultado satisfactorio?
El campo científico de la visión por ordenador es un ámbito en el que un enfoque de inteligencia de omnidatos resulta muy adecuado. CrowdVision cuenta con una gran experiencia y capacidades en este campo, lo que hace de CrowdVision un complemento perfecto para Skyfii y nuestra metodología de inteligencia de omnidatos.
Entonces, ¿qué es exactamente la visión por ordenador y cómo complementa los productos y servicios actuales de Skyfii? Empecemos por el concepto de visión por ordenador. La visión por ordenador es básicamente un término que describe el modo en que los ordenadores aplican métodos de Inteligencia Artificial (IA) para interpretar el contenido de las imágenes. El contenido de la imagen podría incluir datos de flujo de vídeo de una cámara de circuito cerrado de televisión o puntos de datos de imágenes en 3D capturados a través de un sensor óptico LiDAR.
La variedad de opciones es crucial a la hora de elegir la mejor tecnología o conjunto de tecnologías para un caso específico de análisis de datos. La solución CrowdVision utiliza múltiples tecnologías de visión por ordenador para ofrecer a los clientes la solución que mejor se adapte a sus necesidades. Este es un punto extremadamente importante si se tiene en cuenta que la elección de la herramienta adecuada para el trabajo es a menudo el factor que define el éxito de un proyecto.
Exploremos ahora dos destacadas tecnologías de visión por ordenador compatibles con la solución CrowdVision.
Vídeo
Los datos de vídeo procedentes de la tecnología de cámaras como las 2D, 3D y CCTV pueden permitir a los operadores del recinto comprender el comportamiento y el movimiento de los objetos dentro de un espacio. Para ello, se aplica IA a los datos de vídeo para clasificar los objetos (por ejemplo, personas, coches, bicicletas) observados en el campo de visión de la cámara. A continuación, se mide el comportamiento de estos objetos para comprender la permanencia, la trayectoria, la dirección, el flujo, el recuento, etc.
Esta clasificación y medición del comportamiento permite una serie de valiosos casos de uso, como el seguimiento del personal, la gestión de colas, la gestión de incidentes, la detección demográfica, la gestión de la ocupación, la supervisión de la distancia social, la automatización de aparcamientos y el control de acceso inteligente.
LiDAR
Los dispositivos de detección y medición de distancias por luz (LiDAR) transmiten señales láser e interpretan el tiempo de reflexión cuando esas señales rebotan en objetos situados en un espacio tridimensional. El proceso de medición de los tiempos de reflexión cartografía la posición y el movimiento de los objetos. Al igual que las cámaras, los sensores LiDAR suelen fijarse al techo o a las paredes de un edificio para garantizar el mejor campo de visión. Y, al igual que las cámaras, los sensores LiDAR clasifican y miden el comportamiento de los objetos dentro de su campo de visión.
Por tanto, LiDAR permite casos de uso similares a los del vídeo. En lo que difieren ambas tecnologías suele ser en la identificación o categorización de un objeto. Por ejemplo, la clasificación de objetos "vehículo" puede tener las categorías "uber", "lyft" y "público". La visión por ordenador basada en vídeo podría detectar la presencia de un logotipo concreto en la ventanilla de un vehículo para categorizarlo, mientras que la visión por ordenador basada en LiDAR probablemente utilizaría el comportamiento de un vehículo para categorizarlo.
Cómo elegir la mejor tecnología de visión por ordenador para su recinto
Estas diferencias entre las tecnologías hacen que cada una posea sus propias ventajas. Por ejemplo, en entornos en los que es importante aumentar la privacidad o la sensibilidad de los datos, la incapacidad de LiDAR para identificar a un individuo puede ser una solución más adecuada. El vídeo, en cambio, puede ser más adecuado para casos de uso que requieran la identificación de un objeto, como la matrícula de un vehículo.
La visión por ordenador ofrece a los entornos físicos la posibilidad de automatizar procesos que son demasiado lentos, complejos o costosos de realizar manualmente. La capacidad de elegir la tecnología de visión por ordenador más adecuada para un entorno concreto es fundamental para obtener un resultado satisfactorio y, por lo tanto, también lo es para la metodología de omnidata intelligence. Si desea ayuda para elegir la mejor solución tecnológica para su recinto, estamos aquí para ayudarle.