SentiSight Embedded SDK

Reconocimiento de objetos para aplicaciones moble computer vision

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SentiSight Embedded está diseñado para desarrolladores que desean utilizar el reconocimiento de objetos basado en la visión en sus aplicaciones para teléfonos inteligentes, tabletas y otros dispositivos móviles. Mediante el aprendizaje de objetos manual o totalmente automático, permite buscar objetos aprendidos en imágenes o vídeos de cámaras integradas con una precisión similar a la del PC.

Disponible como un kit de desarrollo de software que proporciona el desarrollo de aplicaciones de reconocimiento de objetos para los dispositivos que ejecutan Android OS.

Características y capacidades

  • Algoritmo innovador, que es tolerante a la apariencia, escala del objeto, rotación y pose.
  • Precisión a nivel de PC de la detección y procesamiento de objetos con dispositivos móviles.
  • Las cámaras integradas Smatphone son adecuadas para obtener imágenes de objetos.
  • Compatibilidad e interoperabilidad con los productos SentiSight basados ​​en PC.
  • Precios razonables, licencias flexibles y soporte al cliente gratuito.

SentiSight está diseñado para ser lo más universal posible y es capaz de realizar aprendizaje de objetos completamente automático o manual. La tecnología SentiSight Embedded puede utilizarse para una amplia gama de tareas, incluyendo:

  • reconocimiento de documentos, sellos, etiquetas, embalajes y otros artículos para la clasificación, el control del uso y aplicaciones similares;
  • conteo e inspección de objetos;
  • aplicaciones de realidad aumentada y extendida para juguetes, juegos, dispositivos y aplicaciones Web tales como: juguetes inteligentes para niños que reconocen tarjetas, imágenes, pictogramas, etc .; reconocimiento de lugares basados ​​en fotografías; reconocimiento de productos como bebidas, alimentos y otros bienes de consumo;
  • aplicaciones de aplicación de la ley para la identificación, como el reconocimiento del tatuaje.

La tecnología SentiSight Embedded 1.3 tiene estas capacidades para aprendizaje y reconocimiento de objetos basados ​​en objetos visuales en dispositivos móviles e incrustados:

  • Detección precisa del objeto. El algoritmo SentiSight es capaz de averiguar:
    • si un objeto particular está presente en una escena;
    • donde el objeto está situado dentro de la escena;
    • cuántas instancias del objeto se producen en la escena.
  • Dos algoritmos para el reconocimiento de objetos. Dependiendo del tipo de objeto, uno de estos algoritmos (o ambos) se puede utilizar para el reconocimiento exitoso:
    • El algoritmo basado en blob utiliza pequeños detalles de un objeto como características distintivas que se extraen en un modelo de objeto y se utilizan posteriormente para reconocer el objeto. Este algoritmo ofrece rendimiento pero no es adecuado para objetos de color sólido, reflectantes o transparentes (de vidrio, etc.).
    • Shape recognition
      Imágenes de reconocimiento de forma de SentiSight miniatura

      El algoritmo basado en la forma es útil para objetos que no tienen detalles distintivos pero que tienen bordes externos (bordes) y / o bordes internos estables. Este algoritmo funciona a velocidades más lentas, pero permite el reconocimiento de la mayoría de los objetos no identificados por el algoritmo basado en blob.

  • Modo de uso de color. Los algoritmos basados ​​en blob y en forma se pueden configurar para detectar colores de 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 difieren en color.
  • Determinación de la calidad de la imagen del objeto. Se puede utilizar un umbral de calidad durante el aprendizaje de objetos para asegurar que sólo el modelo de objeto de mejor calidad se almacenará en la base de datos.
  • Reconocimiento simultáneo de objetos múltiples. SentiSight Embedded es capaz de detectar y reconocer simultáneamente varios objetos 2D y 3D.
  • Evaluación de objetos. El algoritmo hace estimaciones basadas en la región que un objeto ocupa en una escena, proporcionando información adicional sobre el tamaño, la orientación y la escala del objeto reconocido.