Detección y seguimiento de objetos
Localizar, contar y seguir objetos o personas en imágenes y vídeo en directo.
IA y aprendizaje automático
Desarrollo de visión por computadora
Convertir imágenes y vídeo en decisiones.
Desde la segmentación de tumores en resonancias hasta la lectura de muros y puertas en planos arquitectónicos, entrenamos modelos de visión que hacen en milisegundos lo que a un especialista le lleva minutos.
Enseñe a su software a ver.
La visión por computadora permite que el software interprete imágenes y vídeo: encontrar y contar objetos, delimitar regiones, leer texto, detectar defectos, reconocer productos o señalar anomalías en estudios médicos. Tareas que exigen que una persona mire cada imagen pueden resolverse en milisegundos, de forma consistente y sin interrupción.
Hemos construido sistemas de visión para el sector salud, donde la precisión y la explicabilidad son críticas. Nos ocupamos de todo el proceso: recopilar y etiquetar imágenes, entrenar y validar modelos y desplegarlos donde deben ejecutarse, ya sea una API en la nube, un servidor hospitalario o una cámara en planta.
Visión por computadora
Qué ofrecemos
Segmentación de imágenes
Delimitación a nivel de píxel de regiones: tumores, defectos, habitaciones en un plano, cultivos en una parcela.
Análisis de imagen médica
Modelos de apoyo en resonancia, TC, radiografía y anatomía patológica para que los clínicos lean los estudios más rápido.
Inspección visual
Control de calidad automatizado que detecta defectos en la línea de producción con más constancia que la revisión manual.
OCR y visión documental
Lectura de texto, tablas y escritura manual en escaneos, fotos, planos y formularios.
Despliegue en el borde
Modelos optimizados que se ejecutan en cámaras, teléfonos y equipos locales sin pasar por la nube.
Cuándo encaja
- Hay personas revisando imágenes o vídeo a simple vista, y resulta lento o inconsistente
- Necesita extraer información de planos, escaneos o fotos a gran escala
- El control de calidad deja pasar defectos o no da abasto con la producción
- Tiene datos de imagen y quiere apoyar a los especialistas, no sustituirlos
Cómo trabajamos
- 01Revisión de imágenesEstudiamos muestras de sus condiciones reales —iluminación, ángulos, dispositivos, casos límite incómodos— antes de elegir un enfoque.
- 02EtiquetadoUna guía de etiquetado y un conjunto anotado, elaborados con sus especialistas siempre que el conocimiento del dominio sea clave.
- 03Entrenar y validarModelos construidos sobre buenas bases preentrenadas y probados con imágenes que nunca han visto, revisando cada error.
- 04Desplegar donde haga faltaServidos desde la nube, desde un servidor local o directamente en cámaras y teléfonos, según la velocidad y la privacidad requeridas.
Tecnología
Herramientas que usamos en Visión por computadora
- PyTorch
- OpenCV
- YOLO
- Segment Anything
- TensorFlow
- ONNX
- Python
- Label Studio
Preguntas frecuentes
¿Cuántas imágenes hacen falta para entrenar un modelo de visión por computadora?
Partiendo de modelos preentrenados, de unos cientos a unos pocos miles de imágenes etiquetadas por categoría suelen bastar para una primera versión. Evaluamos sus imágenes al principio y podemos organizar el etiquetado si hace falta.
¿Puede funcionar la visión por computadora sin conexión a internet?
Sí. Optimizamos los modelos para que se ejecuten en dispositivos en el borde, servidores locales o teléfonos, de modo que las imágenes nunca tengan que salir de sus instalaciones.
¿Trabajan con datos de imagen médica?
Sí. MedicMinder, nuestra plataforma de análisis de imagen médica, trabaja con imágenes de resonancia, TC y radiografía. Tratamos los datos médicos con control de acceso estricto y anonimización.
Siguiente paso
Cuéntanos qué quieres construir.
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