Modelo de IA personalizado para detección de objetos
Con los avances rápidos en IA y aprendizaje automático, los modelos de IA personalizados se han convertido en una tecnología fundamental para diversas aplicaciones. Una de esas aplicaciones es la detección y conteo de objetos basada en video, que tiene numerosos usos prácticos, desde el control de calidad hasta la gestión del tráfico y análisis de fabricación.
Mientras que los modelos de IA pre-entrenados de Camlytics pueden detectar y contar personas, vehículos, caras y clasificarlos, hay muchas empresas que necesitan detección y clasificación de video personalizada.
Comprender la detección, conteo y clasificación de objetos basada en video
La detección personalizada de objetos implica identificar y localizar objetos dentro de una imagen o cuadro de video, mientras que el conteo implica contar el número de objetos detectados. Esta funcionalidad dual es esencial para aplicaciones que requieren monitoreo y análisis en tiempo real de entornos dinámicos.
Si es necesario detectar la clase de objeto, también podemos ayudar con eso. La IA de Camlytics puede ser entrenada para detectar un número ilimitado de clases para objetos personalizados (por ejemplo, clasificar diferentes tipos de productos en una cinta transportadora).
Pasos para entrenar un modelo de IA personalizado
Recolección de Datos
Nos proporciona un conjunto de datos diverso que contenga metraje de video relevante para los objetos que desea detectar y contar. Asegúrese de que el conjunto de datos cubra varios escenarios y estados de objetos para mejorar la robustez del modelo. El tamaño óptimo del conjunto de datos es de más de 20 horas de metraje de video que contenga objetos de interés en diferentes posiciones.
Etiquetado de Datos
Nuestro equipo etiqueta los cuadros de video recopilados con etiquetas que identifican los objetos de interés.
Selección de Modelo
Nuestro equipo de desarrollo elige una arquitectura de modelo adecuada para la detección de objetos, como YOLO, SSD o Faster R-CNN. Considere los compromisos entre velocidad y precisión.
Entrenamiento del Modelo
Nuestro equipo divide el conjunto de datos etiquetados en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Utiliza un marco como TensorFlow o PyTorch para entrenar el modelo. Implementa técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento del modelo. Evalúa el rendimiento del modelo en el conjunto de validación utilizando métricas como precisión, recuperación y Precisión Promedio Media (mAP). Ajusta el modelo ajustando hiperparámetros y volviendo a entrenar según sea necesario.
Implementación
Nuestros equipos implementan el modelo entrenado en una plataforma única de Camlytics para procesamiento de video en tiempo real.
Le pasamos el instalador y prueba el modelo en su entorno. Corregimos los problemas de falsos positivos y falsos negativos que puedan ocurrir.
Todo el proceso entre la provisión del conjunto de datos y el instalador listo para implementar lleva alrededor de 4-6 semanas.
Estudio de caso
Uno de nuestros clientes en EE. UU. tenía una granja de peces donde se necesitaba una detección y conteo confiable de peces. Había una gran variedad de tamaños y especies de peces. Se solicitó una detección confiable con seguimiento de múltiples peces.
Recopilamos alrededor de 10 horas de metraje de video y entrenamos un detector de IA personalizado. El detector se utiliza principalmente para el conteo y ha demostrado una precisión de alrededor del 99%
Conclusiones
El entrenamiento de modelos de IA personalizados para la detección y conteo de objetos basados en video tiene un potencial inmenso en diversas industrias. Al aprovechar técnicas avanzadas de IA, las empresas pueden mejorar la eficiencia operativa, mejorar la seguridad y obtener información valiosa de los datos de video.
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