SentiSight SDK

Reconocimiento de objetos para robótica y visión computarizada

SentiSight está destinado a aquellos desarrolladores que deseen utilizar reconocimiento de objetos en base a visión computarizada en sus aplicaciones. A través del aprendizaje de objetos, de modo manual o totalmente automático, se pueden buscar los objetos aprendidos en imágenes desde casi cualquier cámara, cámara web, imagen fija o de video en directo de una forma fácil y versátil.

SentiSight está disponible como un kit para el desarrollo de sistemas de reconocimiento de objetos sobre las plataformas Microsoft Windows o Linux.

Características y capacidades

  • Algoritmo confiable e innovador, tolerante a la variación en apariencia, escala, rotación y pose del objeto.
  • Detección precisa, procesamiento y seguimiento de objetos en tiempo real.
  • Cámaras web u otras cámaras de bajo costo son adecuadas para la obtención de imágenes de objetos.
  • Disponible como SDK multiplataforma que soporta múltiples lenguajes de programación.
  • Los precios son razonables, la concesión de licencias flexible y el soporte al cliente gratuito.

SentiSight SDK permite el desarrollo de aplicaciones y soluciones para un amplio rango de tareas, incluyendo:

  • Reconocimiento de documentos, sellos, etiquetas, envases y otros artículos para clasificación, enmascaramiento de logotipos, supervisión del uso y aplicaciones similares
  • Recuento de objetos e inspección de líneas de montaje y otras aplicaciones industriales
  • Aplicaciones de realidad aumentada y extendidas para juguetes, juegos, dispositivos y aplicaciones Web, tales como: juguetes inteligentes para niños con reconocimiento de tarjetas, imágenes, pictogramas, etc., reconocimiento de lugares en base a fotografías; reconocimiento de productos tales como bebidas, alimentos y otros bienes de consumo.
  • Visión robótica para navegación y manipulación
  • Aplicaciones de soporte al cumplimiento de la ley con fines de identificación, tales como reconocimiento de tatuajes.

La tecnología de SentiSight 3.4 es capaz de realizar un aprendizaje de objetos o bien totalmente automático o bien manual y tiene las siguientes capacidades para el reconocimiento visual de objetos y su aprendizaje:

  • Detección precisa de objetos. El algoritmo de SentiSight es capaz de descubrir:
    • si un objeto particular está presente en la escena,
    • dónde se encuentra el objeto dentro de la escena,
    • cuántas veces aparece el objeto en la escena.
  • Dos algoritmos para reconocimiento de objetos. Dependiendo del tipo de objeto, se puede usar uno (o ambos) de estos algoritmos para un reconocimiento exitoso:
    • Algoritmo basado en blob, que utiliza pequeños detalles de un objeto como características distintivas que se extraen del objeto modelo y se utilizan más tarde para reconocer el objeto. Este algoritmo ofrece un rendimiento de alta velocidad pero no es adecuado para objetos de color sólido, reflectantes o transparentes (como vidrio, etc.).
    • Reconocimiento por forma
      SentiSight shape recognition screenshots thumbnail Clic para ampliar
      El algoritmo basado en forma es útil para objetos que no tienen ningún detalle distintivo pero que tienen bordes externos (límites) estables y/o bordes internos. Este algoritmo se ejecuta a velocidad más baja, pero permite el reconocimiento de la mayoría de los objetos que no pueden ser identificados por el algoritmo basado en blob.
  • Modo de uso de color. El algoritmo basado en blob puede estar configurado para detectar los colores de los objetos y utilizar esta información para mejorar la precisión del reconocimiento. Este modo permite a las aplicaciones basadas en SentiSight distinguir objetos similares que sólo se diferencien en el color.
  • Determinación de la calidad de imagen del objeto. Durante el aprendizaje del objeto se puede utilizar un umbral de calidad para garantizar que sólo los objetos modelo de mejor de calidad se almacenen en la base de datos.
  • Reconocimiento simultáneo de múltiples objetos. El algoritmo SentiSight ofrece detección y reconocimiento de objetos 2D y 3D múltiple y simultáneo.
  • Evaluación del objeto. El algoritmo hace estimaciones basadas en la región que ocupa un objeto dentro de la escena, proporcionando información adicional sobre el tamaño, orientación y escala del objeto reconocido.
  • Procesamiento rápido de imágenes. SentiSight procesa secuencias de video en tiempo real, por lo que es útil para aplicaciones en tiempo real. El algoritmo es capaz de ejecutar varios hilos en procesadores de múltiples núcleos, lo que hace que el reconocimiento resulte varias veces más veloz.
  • Objects tracking mode. The SentiSight 3.4 library has a multiple-objects tracking mode for tasks that require very fast image processing during the object recognition stage. The tracking works with complex backgrounds and fast-moving objects. Tracking is initialized when an object is recognized and located, and then tracks the object until it changes somewhat in appearance, at which point tracking is reinitialized by recognition. In tracking-mode SentiSight is able to process more that 100 frames per second (320 x 240 pixels, single object in a frame). Modo de seguimiento de objetos. La biblioteca de SentiSight 3.4 tiene un modo de seguimiento de múltiples objetos para tareas que requieren procesamiento de imágenes muy rápido durante la etapa de reconocimiento de objetos. El seguimiento trabaja sobre fondos complejos y con objetos en movimiento rápido. El seguimiento se inicializa cuando un objeto se reconoce y es localizado. Luego se rastrea el objeto hasta que cambie algo en su apariencia, momento en el que se reinicializa el seguimiento con un nuevo reconocimiento. En el modo de seguimiento, SentiSight es capaz de procesar más de 100 cuadros por segundo (320 x 240 píxeles, con un objeto único en el cuadro).