Conteo de personas u objetos utilizando inteligencia artificial

Sobre el servicio

En SLTech, hemos desarrollado servicios que se utilizan específicamente para el conteo de personas, pero puede ser para reconocer cualquier objeto tal como:

• Personas, Bicicletas..
• Autos, Camiones, Motocicletas, Buses, Botes, Trenes..
• Pelotas para hacer deporte..
• Peras, Manzanas, Naranjas, Plátanos..
• Pizza, Donut, Hot dog..
• Microondas, Hervidor, Horno, Refrigerador, Tostador..
• Señalética, Semáforos...
• Perros, Gatos, Pájaros, Caballos, Ovejas, Vacas..
• Tijeras, Vasos, Reloj, Cepillo de dientes
• Y más ..

¿ Cómo funciona ?

Para contar objetos, es necesario tomar fotografías y luego procesarlas utilizando redes neuronales. Esto quiere decir, que se necesita contar con una cámara, deseablemente IP (Típicas cámaras Wi-Fi) instalada en el lugar en donde se quiere realizar el conteo. En la fotografía se cuentan la cantidad de objetos que se encuentran. Este procedimiento también puede hacerse por video.

El procesamiento normalmente es offline, esto quiere decir que las fotografías van a un servidor y en el servidor se hace todo el procesamiento. Esto quiere decir que en el terreno lo único necesario es la cámara IP (e internet).

Al final del mes, de la semana, del día, la hora o el minuto, se tiene un conteo de la cantidad de objetos/personas/animales/.. que se han procesado. Los informes que se envían y su periodicidad dependen de la aplicación, también se pueden realizar desarrollos para realizar procesamiento en tiempo real.

Ejemplos reales

Las siguientes imágenes fueron tomadas de internet y procesadas con nuestros sistemas, la idea es hacerse una idea de las capacidades del sistema. Las imágenes van de muy buena resolución a muy mala resolución respectivamente. Se puede ver que mientras mejor la imagen, mejor es el resultado (el tiempo de procesamiento es el mismo). Sin embargo, incluso en la calidad muy mala, el reconocimiento funciona muy bien.

¿Y si el objeto que quiero reconocer no es típico?

Cuando se necesita reconocer objetos que no son comunes (a diferencia de los detallados anteriormente), se puede entrenar una red neuronal para reconocer estos objetos. Aquí demostramos como le enseñamos a una red neuronal a reconocer canicas/bolitas. Como se puede ver, es necesario tomar muchas fotografías distintas del objeto que se quiere reconocer y luego se le debe señalar a la red neuronal la posición exácta en donde se ubica el objeto en cada fotografía.



Una vez finalizado este proceso, es posible hacer que se reconozca el objeto en fotografías o video, como se muestra a continuación: