Consultoría y Soluciones de Visión Artificial para Industrias
Ofrecemos servicios de consultoría especializada para la implementación de sistemas de drones autónomos y análisis de imágenes mediante inteligencia artificial. Ayudamos a empresas a integrar neuroredes en sus procesos operativos para maximizar la eficiencia y la captura de datos críticos. Transformamos la capacidad de observación aérea en información accionable para la toma de decisiones estratégicas.
Detección y clasificación
Algoritmos entrenados para reconocer objetos específicos: ganado, fallas en paneles solares, estados de cultivo.
Procesamiento en el borde
Modelos ejecutándose directamente en el procesador del dron, sin dependencia de una estación base en tierra.
Sensores multiespectrales
Integración de cámaras térmicas, LiDAR y sensores multiespectrales con pipelines de visión por computadora.
Algoritmos de visión por computadora para misiones aéreas
Creamos algoritmos personalizados para la detección, clasificación y seguimiento de objetos mediante cámaras montadas en drones. Ya sea para contar ganado, identificar fallas en paneles solares o medir el crecimiento de cultivos, nuestras soluciones se adaptan al caso de uso específico. Utilizamos frameworks líderes para asegurar la compatibilidad con diferentes tipos de hardware y sensores térmicos.
Cada pipeline de visión se construye desde la adquisición de la imagen hasta la entrega del resultado. Si la misión exige contar cabezas de ganado dispersas en hectáreas de pastura, el modelo recibe anotaciones de campo real antes del entrenamiento. Si se trata de una revisión de paneles solares, el algoritmo aprende a distinguir puntos calientes anómalos que indican celdas defectuosas. La precisión depende de la calidad del dataset: por eso priorizamos datos recolectados en territorio argentino, con la luminosidad y la geografía reales del sitio operativo.
El resultado es un modelo que corre sobre el hardware del cliente, ya sea una estación de tierra o un procesador embarcado en la aeronave, sin depender de servicios externos de terceros para inferir.
Ayudamos a las empresas a desplegar modelos de inteligencia artificial directamente en el procesador del dron. Esto permite el procesamiento en tiempo real sin necesidad de transmitir grandes volúmenes de video a una estación base. Esta capacidad es vital para misiones críticas donde la respuesta inmediata ante un obstáculo o evento detectado es obligatoria para la seguridad.
La inferencia en el borde resuelve un problema operativo concreto: en zonas rurales o de difícil acceso, el enlace de radio entre el dron y el operador puede ser inestable. Si el modelo corre en tierra, cualquier pérdida de señal interrumpe el análisis. Con el modelo embarcado, la aeronave procesa cada frame de video a bordo y reacciona en milisegundos. Esto habilita maniobras autónomas de evasión, alertas de seguridad para el piloto y registros de eventos que se almacenan localmente para su descarga posterior.
Trabajamos con plataformas embarcadas compatibles con frameworks estándar de deep learning, y adaptamos la arquitectura del modelo al presupuesto computacional del procesador disponible, manteniendo la latencia por debajo del umbral operativo que exige cada misión.
Inferencia embarcada sin dependencia de enlace de radio
Latencia operativa
Ajustada al presupuesto del procesador embarcado, con umbrales definidos por caso de uso.
Autonomía de vuelo
El dron opera y decide sin conexión continua a la estación de tierra.
Registro de eventos
Detecciones y alertas se guardan localmente para su descarga post-vuelo.
Sustitución de inspecciones visuales manuales por visión por computadora
Sustituimos las inspecciones visuales manuales por procesos automatizados basados en visión por computadora. Nuestros sistemas pueden analizar infraestructuras eléctricas, puentes o torres de comunicación, detectando corrosión o daños estructurales de forma autónoma. Esto reduce significativamente los riesgos laborales y los tiempos de inactividad en plantas industriales y obras civiles.
Líneas eléctricas y torres
Puentes y obras civiles
Torres de comunicación
La inspección automatizada genera un registro georreferenciado de cada elemento analizado. Los operadores de la planta acceden a un mapa de la infraestructura con los puntos donde el modelo marcó una anomalía, clasificados por severidad, y pueden comparar los hallazgos contra vuelos anteriores para detectar degradación progresiva.
Segmentación semántica de ortomosaicos y nubes de puntos
La consultoría abarca el procesamiento de nubes de puntos y ortomosaicos generados por drones. Aplicamos redes neuronales para la segmentación semántica de mapas, permitiendo identificar tipos de suelo, vegetación o estructuras urbanas automáticamente. Este servicio es esencial para catastro, planificación urbana y gestión de recursos naturales en grandes extensiones territoriales.
Si su empresa dispone de datos propios, nos encargamos de entrenar modelos de deep learning específicos para sus necesidades. Realizamos el etiquetado, la arquitectura de la red y el ajuste fino para obtener la máxima precisión posible. Entregamos modelos listos para ser integrados en su flujo de trabajo existente, garantizando la propiedad intelectual de sus datos.
El proceso comienza con una auditoría del dataset disponible. Si el volumen de imágenes anotadas es insuficiente, diseñamos una campaña de captura con los sensores y la altitud que el caso requiere. Definimos la arquitectura de la red según el objetivo: detección de objetos, segmentación de instancias o clasificación de escenas. Durante el entrenamiento monitoreamos la convergencia y aplicamos técnicas de aumento de datos para cubrir la variabilidad del entorno operativo real.
El modelo final se entrega con su pipeline de inferencia documentado. La propiedad intelectual de los datos y del modelo entrenado pertenece al cliente: el código corre en la infraestructura que el cliente elija, sin dependencia de servicios externos.
Entrenamiento de modelos con datos propios del cliente
Propiedad de datos
El dataset y el modelo quedan bajo control del cliente.
Etiquetado y arquitectura
Diseño completo desde la anotación hasta la red neuronal.
Entrega integrable
Pipeline de inferencia documentado y listo para producción.
Evaluación de seguridad y eficiencia en sistemas autónomos existentes
Evaluamos la seguridad y eficiencia de sistemas de drones que ya incorporan algún nivel de automatización. Analizamos el código de navegación y la respuesta de los sensores para identificar posibles vulnerabilidades o cuellos de botella en el procesamiento. Emitimos informes técnicos detallados con recomendaciones de mejora basadas en estándares internacionales de aviación no tripulada.
Navegación
Revisión del código de control de vuelo y lógica de waypoints.
Sensores
Análisis de latencia y precisión en la respuesta de cámaras, IMU y GPS.
Informe
Recomendaciones priorizadas según estándares de aviación no tripulada.
Integración de cámaras térmicas, multiespectrales y LiDAR con IA
Asesoramos en la selección e integración de sensores multiespectrales, térmicos y LiDAR con sistemas de IA. La visión artificial alcanza su máximo potencial cuando combina diferentes fuentes de información para generar un diagnóstico completo. Configuramos la comunicación entre el sensor y el algoritmo de procesamiento para asegurar una sincronización perfecta durante el vuelo.
Transferencia de conocimiento a equipos técnicos internos
Ofrecemos talleres y programas de formación específicos para los equipos técnicos de las empresas. El objetivo es que el personal interno pueda operar y mantener los sistemas de visión por computadora desarrollados. Esta transferencia de conocimiento es clave para asegurar la sostenibilidad a largo plazo de las soluciones tecnológicas implementadas.
Ver programas de formaciónVuelo de misiones de captura de datos, calibración de sensores y protocolos de seguridad operacional.
Diagnóstico de fallas en el pipeline de procesamiento, actualización de modelos y gestión de datasets.
Re-entrenamiento periódico del modelo con nuevos datos de campo y ajuste de umbrales de detección.
Iniciemos el diagnóstico técnico de su caso
Cuéntenos qué infraestructura, extensión o proceso necesita automatizar. Analizamos viabilidad, sensores y arquitectura antes de proponer una solución de visión artificial.