La visión por computadora ayuda a convertir imágenes o videos en datos: encontrar un objeto, contar la cantidad, comparar el estado, verificar la presencia o crear estadísticas para un período.
Tratamos la visión por computadora como parte de un sistema, no como un algoritmo independiente. Los resultados útiles requieren una cámara o fuente de imagen, un modelo, una interfaz de validación, una base de datos y reglas de manejo de errores.
Estas soluciones pueden convertirse en prototipos de investigación para hospitales, ciudades, laboratorios, programas educativos o empresas que necesiten automatizar el control visual.
La visión por computadora encaja donde los datos visuales se repiten y tienen valor práctico.
La precisión se ve afectada por la iluminación, el ángulo, el fondo, la resolución, la diversidad de muestras y la calidad de las anotaciones. Por lo tanto, el proceso de recopilación de datos es tan importante como el modelo.
Para un uso práctico, se necesita una interfaz donde un usuario vea el resultado, pueda confirmarlo o corregirlo y así mejorar la base de ejemplo.
Investigación Sistema de reconocimiento de instrumentos quirúrgicos para el Hospital St. Panteleimon El laboratorio investigó y desarrolló un sistema de visión por computadora basado en cámaras para reconocer, entrenar y catalogar digitalmente miles de instrumentos quirúrgicos.
Investigación Análisis inteligente del tráfico y la congestión en la infraestructura vial de Lviv Un proyecto de investigación del laboratorio junto con el Ayuntamiento de Lviv para analizar los flujos de tráfico, la carga de las intersecciones y los factores de congestión en las calles de Lviv.
Sí, pero el vídeo añade complejidad: fotogramas, frecuencia de procesamiento, seguimiento de objetos, estadísticas basadas en el tiempo y requisitos de recursos del servidor.
Sí, si los objetos son suficientemente visibles y existen reglas para evitar el doble conteo. El vídeo a menudo requiere seguimiento a través de fotogramas.
Se necesita una descripción de los objetos, imágenes de muestra o vídeos, criterios de corrección, casos difíciles y comprensión de las condiciones de funcionamiento.
El laboratorio esta preparado para hablar sobre investigacion, prototipos y proyectos no comerciales con universidades, laboratorios, empresas, hospitales e instituciones publicas.
