El reto
Una empresa de soluciones de higiene en el lugar de trabajo pidió a AI Superior un sistema capaz de identificar por sí solo cuándo una zona necesitaba limpieza, para reducir la necesidad de intervención humana.
El sistema debía reconocer objetos y distinguir las zonas limpias de las sucias o desordenadas. También tenía que detectar personas en estas zonas respetando su privacidad, de modo que las imágenes en las que aparecieran personas no se procesaran ni almacenaran.
Nuestra solución
El proyecto se desarrolló en dos fases. En la primera, creamos un modelo de detección de objetos que identifica y clasifica objetos del lugar de trabajo en fotografías cenitales (tomadas desde arriba), como papeleras, productos de limpieza, restos de comida, tazas, vasos, mochilas y bolsos. A partir de reglas dinámicas, el modelo también clasifica cada zona como limpia o desordenada.
La segunda fase se centró en la detección de personas. Aquí la precisión era crucial, porque las imágenes que contienen personas identificables no deben procesarse ni almacenarse. Implementamos un modelo de detección de personas que reconoce vistas parciales, como un pie o una mano, sin captar rasgos faciales reconocibles.
- Detección y clasificación de objetos del lugar de trabajo en fotografías cenitales
- Clasificación de zonas como limpias o desordenadas a partir de reglas dinámicas
- Detección de personas que reconoce vistas parciales, como un pie o una mano
- Protección de la privacidad: las imágenes con personas no se procesan ni se almacenan
El resultado
Aunque existen pocos conjuntos de datos públicos de fotografías cenitales, desarrollamos un modelo de alta precisión que identifica objetos en entornos de trabajo y distingue las zonas limpias de las sucias o desordenadas.
La detección y clasificación de objetos ofrece al cliente información útil para limpiar a tiempo, mientras que la detección de personas centrada en la privacidad garantiza un tratamiento responsable de la información sensible.
