Entrenamiento de Modelos de Visión Artificial
Convertimos píxeles en decisiones. Entrenamos modelos de deep learning para visión artificial que operan en producción con precisión industrial, baja latencia y tolerancia a condiciones adversas.
Detección y Tracking de Objetos
Modelos YOLO y Detectron2 optimizados para identificar, clasificar y rastrear objetos en tiempo real sobre streams de vídeo y secuencias de imágenes.
Segmentación Semántica y de Instancias
Segmentación a nivel píxel para aplicaciones industriales, agrícolas y médicas con precisión milimétrica y modelos entrenados a medida.
Reconocimiento y Verificación Facial
Sistemas de identificación biométrica con anti-spoofing integrado, detección de deepfakes y cumplimiento GDPR mediante procesamiento on-premise.
OCR y Análisis Documental Inteligente
Extracción automática de texto y datos estructurados de documentos escaneados, facturas, formularios y DNI mediante redes neuronales convolucionales avanzadas.
Nuestra Pila de Visión Artificial
Trabajamos con los frameworks y herramientas de referencia en el campo de la visión por computador e inferencia profunda.
Inferencia de Altísima Velocidad en Hardware Dedicado
Optimizamos modelos pesados de Deep Learning convirtiéndolos a motores TensorRT y ejecuciones ONNX Runtime para garantizar tasas de fotogramas masivas (>60 FPS) con uso eficiente de memoria RAM en Jetson, cámaras IP y servidores de inferencia GPU.
import tensorrt as trt
import cv2
import pycuda.driver as cuda
# Cargar motor TensorRT serializado
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with open("yolov8_defect_detect.engine", "rb") as f:
runtime = trt.Runtime(TRT_LOGGER)
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
context = engine.create_execution_context()
# Bucle de inferencia directa sobre Stream RTSP
cap = cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.1.100/stream")
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
# Detección acelerada por GPU a 60 FPS...
boxes, scores, class_ids = infer_tensorrt(context, frame)¿Necesitas capacidades de visión artificial en tu producto?
Desde la anotación del dataset hasta el despliegue en edge devices, te guiamos en cada paso del pipeline de visión por computador.