Computer Vision

La visión artificial permite automatizar procesos y obtener insights mediante analítica de video.

Automatiza la extracción de información con Computer Vision

Computer Vision permite a una máquina entender qué hay en una imagen y cómo interactúan los distintos elementos de la misma. De este modo, mediante el uso de cámaras y analítica de vídeo se obtiene información de forma desatendida que puede ser utilizada en tiempo real para automatizar procesos o analizarla estadísticamente para obtener insights.

De este modo se consigue reducir costes, incrementar ingresos, o mejorar la calidad del proceso y optimizarlo, en función del caso de uso.

Hay muchas empresas especializadas en un algoritmo, pero un proyecto de Computer Vision necesita mucho más que eso.

En Telefónica tenemos la capacidad de gestionar un proyecto extremo a extremo. Desde el planteamiento, suministro e instalación de cámaras, a las infraestructuras y comunicaciones. Además incorporamos nuestras capacidades como video company para la gestión y procesado de video. Contamos con plataforma propia que permite el despliegue rápido de casos de uso paquetizados y la posibilidad de estudiar proyectos a medida, para lo que contamos con las analíticas más precisas para cada caso de uso. Todo complementado con herramientas para el consumo y explotación de datos para sacarle el mayor partido a la información extraída.

¿Cómo puede ayudarme Computer Vision a optimizar mis procesos?

Qué nos aporta Computer Vision

Computer Vision permite analizar vídeo o imagen y extraer información automáticamente en entornos tradicionalmente sujetos a una inspección visual humana, como controles de calidad, supervisión de medidas de prevención de riesgos laborales, o caracterización de clientes, entre otras posibilidades.

Optimización de los procesos de negocio

Uno de los beneficios de Computer Vision es la automatización, que nos permite trabajar con mucha más precisión y llevar revisiones sobre una muestra mayor. De este modo incrementamos la calidad del proceso y/o producto resultante, a la vez que optimizamos costes, y en algunos casos generamos ingresos adicionales.

Mayor precisión a medida que se usa

Los algoritmos de detección se desarrollan mediante técnicas de Deep Learning. A medida que se utiliza el algoritmo, se puede utilizar el feedback de las detecciones realizadas, tanto acertadas como erróneas, para mejorar la precisión del algoritmo mediante reentrenamientos.

Casos de uso

Te mostramos algunos de los casos de uso de Computer Vision que ofrecemos a las empresas para optimizar sus procesos. En algunos casos son soluciones paquetizadas y en otros adaptaciones a medida.

  • Obtención de insights en Retail

    Muestra datos como el conteo de visitantes por rangos horarios, caracterización por género, rutas seguidas dentro de la tienda distinguiendo a clientes y empleados, tiempo de permanencia en punto de interés,…

  • Detección de fuego y humo

    Con Computer Vision podemos detectar fuego y humo, algo especialmente útil en el exterior, donde no se puede utilizar un detector tradicional, o en grandes espacios que requerirían muchos detectores tradicionales.

  • Reconocimiento facial

    Con Computer Vision puedes identificar personas previamente dadas de alta en el sistema. Identificar clientes VIP o generar alarmas de fuga de pacientes en residencias, son algunos de sus usos.

  • Control volumétrico

    Solución que permite la lectura de etiquetas de la carga introducida en almacenes y el cálculo del volumen real y cubicado de la misma. Se integra con el ERP para automatizar la comprobación contra el volumen declarado

  • Control logístico

    Computer Vision permite realizar una trazabilidad mediante imagen de la localización de una determinada carga en un almacén o espacio. Genera prueba certificada de carga en transporte en caso de ser necesario.

  • Control de calidad

    Posibilita, en entornos industriales, verificar que el producto cumple los criterios de calidad exigidos en cuanto a tamaños, formas, desperfectos,… Se integra con la línea de producción para clasificar o desechar defectuosos.

  • Prevención de riesgos laborales

    Permite detectar si los empleados están llevando los equipos de protección requeridos para un determinado espacio: casco, guantes, chaleco, mascarilla, … y generar alarmas o integrarse con elementos de control de acceso.

  • Detección de sustancias químicas

    El uso de cámaras hiperespectrales permite detectar otras sustancias en la materia. Por ejemplo, sustancias químicas como la amigdalina en almendras, aflatoxina en higos o patógenos como la salmonella o listeria.

  • Otros ejemplos de casos de uso

    La tecnología Computer Vision ofrece muchos más usos: control de productividad de empleados, lectura de códigos y etiquetas, detección de contenedores, control de plazas de parking, conteo y caracterización de vehículos,…

Casos de Éxito

  • Gracias a la video analítica y la inteligencia artificial los gimnasios GOfit han podido conocer en detalle el uso de las zonas y maquinarias de sus instalaciones para optimizarlas y rentabilizar al máximo.

  • Gracias al control volumétrico, varios clientes de logística de forwarding han conseguido controlar el 100% de la carga que entra en almacén, pudiendo refacturar a sus clientes el exceso de carga que no habían declarado.

  • El explotador de puerto ha conseguido tener evidencia audiovisual certificada de la descarga de cada contenedor, de modo que en caso de litigio no tiene que asumir penalización por daños producidos durante el viaje en barco.

  • El Ayuntamiento de Collado Villalba automatiza la videograbación de plenos mediante transcripción automatizada, mejorando la transparencia y la experiencia del ciudadano en las búsquedas de cualquier contenido debatido en los plenos.

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Preguntas más frecuentes

¿Por donde empiezo con esto del Big Data?

De cara a tener las mayores probabilidades de éxito, el primer paso antes de embarcarse en un proyecto de Big Data es olvidarse de la tecnología y pensar en el problema que se quiere resolver. En definitiva, buscar un caso de uso en torno al cual articular la tecnología.

¿Es necesario hacer una gran inversión para empezar a hacer Big data?

No, hoy en día es posible empezar con un modelo basado en una cloud pública, de manera que podamos probar rápidamente, sin muchas complicaciones técnicas y luego migrar a un modelo “on premise” o bien seguir en la cloud, una vez tengamos claro el valor que se proporciona al negocio.

¿Y Telefónica podría venderme datos?

No, Telefónica no vende datos en crudo, solo vende datos procesados en forma de insights anónimos y agregados.

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