{"id":27194,"date":"2025-01-23T03:00:24","date_gmt":"2025-01-23T03:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27194"},"modified":"2025-01-23T03:00:24","modified_gmt":"2025-01-23T03:00:24","slug":"la-uco-crea-un-modelo-que-mejora-la-vision-artificial-de-maquinas-en-condiciones-de-poca-iluminacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=27194","title":{"rendered":"La UCO crea un modelo que mejora la visi\u00f3n artificial de m\u00e1quinas en condiciones de poca iluminaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"
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Un grupo de investigaci\u00f3n del departamento de Aplicaciones de la Visi\u00f3n Artificial de la Universidad de C\u00f3rdoba (UCO) ha presentado un novedoso modelo basado en redes neuronales que permite detectar y decodificar los marcadores fiduciales (marcador de referencia) en condiciones de iluminaci\u00f3n desfavorables. Este sistema puede aplicarse en equipos para detectar y conocer la ubicaci\u00f3n de objetos, mediante el uso de c\u00e1maras o robots.<\/p>\n

\"Marcadores.\"
Las redes neuronales ayudan a detectar m\u00e1s f\u00e1cilmente los marcadores fiduciales cuando las condiciones de iluminaci\u00f3n son escasas.<\/figcaption><\/figure>\n

A la hora de configurar un robot, los marcadores fiduciales son la gu\u00eda que les ayuda a moverse, detectar objetos y determinar su ubicaci\u00f3n exacta. Se trata de una herramienta de visi\u00f3n artificial que se usa para estimar la posici\u00f3n de los objetos. A simple vista son c\u00f3digos cuadrados planos en blanco y negro con un marcado contraste que podr\u00edan asemejarse al sistema de marcado QR, pero con una ventaja: se pueden detectar a mucha m\u00e1s distancia.<\/p>\n

En log\u00edstica, una c\u00e1mara en el techo permite identificar la ubicaci\u00f3n de un paquete de forma automatizada usando estos marcadores, ahorrando tiempo y dinero. La debilidad del sistema era, hasta ahora, las condiciones de iluminaci\u00f3n, ya que las t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas de visi\u00f3n artificial que localizan y decodifican con precisi\u00f3n los marcadores fallan en situaciones con poca luz.<\/p>\n

Uso de redes neuronales que mejoran la detecci\u00f3n de los marcadores<\/h2>\n

Para solventar este inconveniente, los investigadores implementaron redes neuronales en el sistema, que permiten la detecci\u00f3n de los marcadores fiduciales de manera m\u00e1s flexible, resolviendo el problema de la iluminaci\u00f3n en todas las fases en el proceso de detecci\u00f3n y decodificaci\u00f3n.<\/p>\n

Seg\u00fan la informaci\u00f3n aportada por la Fundaci\u00f3n Descubre<\/a>, el proceso completo est\u00e1 compuesto por tres pasos: detecci\u00f3n de marcadores, refinamiento de esquinas y decodificaci\u00f3n de marcadores, cada uno basado en una red neuronal diferente.<\/p>\n

A la hora de entrenar este modelo que presenta una soluci\u00f3n de principio a fin, el equipo ha creado un conjunto de datos sint\u00e9ticos que reflejan de una manera fidedigna el tipo de circunstancias de iluminaci\u00f3n que se pueden encontrar cuando se trabaja con un sistema de marcadores fuera de las condiciones \u00f3ptimas. Una vez entrenado, el modelo se prob\u00f3 con datos del mundo real, unos producidos en la propia universidad internamente y otros como referencia de otros trabajos anteriores, explican los investigadores.<\/p>\n

Tanto los datos generados de manera artificial para entrenar el modelo como los de situaciones de iluminaci\u00f3n desfavorable en el mundo real est\u00e1n disponibles en abierto<\/a>, as\u00ed el sistema podr\u00eda aplicarse en la actualidad, ya que el c\u00f3digo est\u00e1 liberado y se dan facilidades para probar el c\u00f3digo con cualquier imagen en la que aparezcan marcadores fiduciales.<\/p>\n

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Un grupo de investigaci\u00f3n del departamento de Aplicaciones de la Visi\u00f3n Artificial de la Universidad de C\u00f3rdoba (UCO) ha presentado un novedoso modelo basado en redes neuronales que permite detectar y decodificar los marcadores fiduciales (marcador de referencia) en condiciones de iluminaci\u00f3n desfavorables. Este sistema puede aplicarse en equipos para detectar y conocer la ubicaci\u00f3n … Sigue leyendo La UCO crea un modelo que mejora la visi\u00f3n artificial de m\u00e1quinas en condiciones de poca iluminaci\u00f3n<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-27194","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/27194","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=27194"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/27194\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=27194"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=27194"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=27194"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}