En esta presentacion veremos los conceptos de vision artificial

1. NICOLÁS NAKASONE
VISIÓN ARTIFICIAL

2. Presentación de Speaker
- Nicolás Nakasone
Technical Leader Data Analytics en Arkanosoft

3. Agenda
- Introducción a la Visión Artificial
- Casos de éxito en Perú

4. Introducción a la Visión
Artificial
¿Pueden ver las
computadoras?
¿Cómo pueden ver las
computadoras?

5. Así ven las computadoras
Clasificación de
Imágenes – Tarea
Fundamental de la
Visión Artificial
-Modelo de Clasificación etiqueta la
imagen con 4 probalidades.
-Para una computadora la imagen es
representado por un array de 3
dimensiones, en este caso 248 pixel de
ancho, 400 pixel de alto, y un canal de 3
colores (RGB), lo que da un total de
297,600 números.
-El desafio es que el cuarto de millón de
números sea una etiqueta como ‘Gato’

6. Así ven las computadoras
Segmentación
-Semántica
Cada pixel de la imagen es etiquetada.
No identifica instancias sólo clasifica
los pixeles
-Por Instancia
Detecta instancias y las etiqueta.

7. Caso de Éxito

9. Caso Visión Artificial - Minsur
Retos:
• Mejorar el procesamiento del agua
• Disminuir costos
• Aumentar la efectividad en la
distinción de la espuma
• Disminuir el tiempo entre el
distinción y la resolución del
problema.
• Disminuir errores del proceso

10. Caso Visión Artificial - Minsur
Enfoque de la solución
• Módulo de Custom Vision de
Microsoft Cognitive Services
para facilitar el
reconocimiento de la espuma
como para transmitirlo a
Minsur headquarters.
• La tecnología les envía una
especie de “testigo de la
ocurrencia”, es decir, una foto
de la espuma en el punto en
el que se encuentra.

11. Caso Visión Artificial - Minsur
• Tecnología 100% cloud
• Costos bajos en la infraestructura
• Fácil desarrollo por las
tecnologías utilizadas
• Tiempo de corrección de espuma
disminuido
• Error humano corregido
• Horas liberadas del colaborador
• Proceso de detección totalmente
automático

12. Las correcciones para el
avance en el aprendizaje
de Video Analytics son muy
rápidas y sencillas,
llevando no más que
cuatro días para
implementarlas.
Ángel Pérez: Administrador de Aplicaciones
Minsur
Por más seguridad que teníamos
con el proceso anterior, es
evidentemente que con Azure
Video Analytics cubrimos
perfectamente nuestra necesidad
actual de control visual y
mejoramos los estándares de
seguridad y de sostenibilidad que
adoptamos en todas las
operaciones de Minsur, pues el
nivel de confiabilidad es el más
alto entre las soluciones
existentes.
Fernando Meza: CIO
Minsur
Uno de los principales
beneficios de la adopción
de Microsoft Azure
Video Analytics fue la
automatización de un
proceso que, al parecer, no
tendría mucha oportunidad
de mejora, convirtiéndolo
en un proceso instantáneo.
Fernando Meza: CIO
Minsur

13. Gracias…!!!
- Nicolás Nakasone
- https://www.linkedin.com/in/nicolas-nakasone/