Visión por computadora
Ojos en tu operación. Conectados a tus sistemas.
Detección, conteo e inspección sobre imágenes y video del mundo real — útiles porque los resultados llegan al software que hace funcionar tu operación, y no a un tablero que nadie abre.
Qué construimos
Detección y conteo
Personas, productos, vehículos, activos — desde las cámaras que ya tienes, cuando es viable.
Control de calidad visual
Detección de defectos y anomalías integrada al flujo de producción o de recepción, con colas de revisión para los casos límite.
Comprensión de documentos e imágenes
Cuando la entrada son fotos del mundo real: recibos, medidores, estanterías, obras.
Edge o nube
El despliegue lo deciden tus restricciones de latencia, ancho de banda y privacidad, no la moda.
Cuándo nos buscan los equipos
- Conteo o inspección manual que no escala
- Incidentes que recién descubres cuando ya pasaron
- Una inversión en cámaras que nunca se convirtió en datos
Cómo empieza
El Discovery Sprint valida la viabilidad sobre tus propias grabaciones antes de que nadie se comprometa a construir.
Cómo lo construimos
Viabilidad sobre tus grabaciones
Probamos la calidad de detección en tus cámaras y tus condiciones reales antes de que nadie se comprometa. El Discovery Sprint puede cubrir este paso.
Métricas acordadas primero
Objetivos de precisión y recall definidos contigo, sobre tus casos. "Funciona" recibe un número antes de que construyamos.
Piloto en una línea o un sitio
El despliegue real más chico que demuestre valor en condiciones de producción.
Escalar y operar
Rollout con monitoreo, colas de revisión para los casos límite y un ciclo de reentrenamiento que mantiene la precisión honesta.
Qué falla — y por eso ya lo planificamos
Ubicación
la mayoría de los problemas de precisión que se le achacan al modelo son problemas de cámara: ángulo, altura, iluminación. Miramos las grabaciones antes de prometer nada.
Oclusión
personas detrás de personas, productos detrás de manos. El recall cae justo donde más lo necesitas; el diseño lo da por supuesto en lugar de descubrirlo.
Deriva
una estación cambia la luz, se pinta una pared, alguien mueve una cámara. La precisión se verifica contra la realidad con un calendario, no se asume desde el día del lanzamiento.
Falsos positivos
la planta que cuenta como persona hasta que se mueve el umbral. Los umbrales se ajustan por sitio, junto con la gente que recibe las alertas.
Qué nunca se graba
Contar personas no es identificarlas. Los sistemas que construimos detectan una persona, no qué persona: sin rostros, sin reidentificación, sin video almacenado salvo que decidas lo contrario — conteos, marcas de tiempo y eventos, con retención y accesos definidos antes de conectar la primera cámara. Y cuando una cámara observa un lugar de trabajo, contarle al equipo qué se detecta, qué no y qué se guarda es parte del diseño, no un memo posterior.
Funciona bien con
Preguntas frecuentes
¿Necesitamos cámaras especiales?
Normalmente no. Partimos de las cámaras que ya tienes — y te decimos con honestidad si no alcanzan, antes de que gastes nada.
¿Qué precisión podemos esperar?
Depende de tus grabaciones, tu iluminación y tus casos — justamente por eso la viabilidad se prueba sobre tus datos reales antes de cualquier compromiso, y los objetivos se acuerdan como números, no como adjetivos.
¿Procesamiento en la nube o en sitio?
Lo deciden tus restricciones de latencia, ancho de banda y privacidad — las dos opciones están sobre la mesa, y la respuesta es una decisión de ingeniería, no una opción por defecto.