SentiSight SDK

Reconocimiento de objetos para robótica y visión por ordenador

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SentiSight está destinado a los desarrolladores que deseen utilizar el reconocimiento de objetos basado en la visión en sus aplicaciones. A través del aprendizaje de objetos manual o totalmente automático, permite buscar objetos aprendidos en imágenes de prácticamente cualquier cámara, webcam, imagen fija o video en directo de una manera fácil y versátil.

Disponible como un kit de desarrollo de software que proporciona el desarrollo de sistemas de reconocimiento de objetos para plataformas Microsoft Windows o Linux.

Características y capacidades

  • Algoritmo fiable e innovador que es tolerante a la variación en la apariencia, escala del objeto, rotación y pose.
  • Detección precisa, procesamiento y seguimiento de objetos en tiempo real.
  • Webcams u otras cámaras de bajo costo son adecuados para la obtención de imágenes de objetos.
  • Disponible como SDK multiplataforma que soporta múltiples lenguajes de programación.
  • Precios razonables, licencias flexibles y soporte al cliente gratuito.

SentiSight SDK permite desarrollar aplicaciones y soluciones para una amplia gama de tareas , incluyendo:

  • Reconocimiento de documentos, sellos, etiquetas, embalajes y otros artículos para clasificación, enmascaramiento de logotipos, monitoreo de uso y aplicaciones similares
  • Recuento e inspección de objetos para líneas de montaje y otras aplicaciones industriales
  • 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.
  • Visión robótica para la navegación y manipulación
  • Aplicaciones de aplicación de la ley para la identificación, como el reconocimiento del tatuaje

La tecnología SentiSight 3.4 es capaz de realizar aprendizaje de objetos completamente automático o manual y tiene estas capacidades para aprendizaje y reconocimiento de objetos visuales avanzados:

  • 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 un rendimiento de alta velocidad, pero no es adecuado para objetos de color sólido, reflectantes o transparentes (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. El algoritmo basado en blob se puede 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. El algoritmo SentiSight proporciona simultánea detección y reconocimiento de objetos en 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.
  • Procesamiento rápido de imágenes. SentiSight procesa secuencias de vídeo en tiempo real, haciéndolo útil para aplicaciones en tiempo real. El algoritmo es capaz de ejecutar varios subprocesos en los procesadores multi-núcleo haciendo el reconocimiento varias veces más rápido.
  • Modo de seguimiento de objetos. La biblioteca SentiSight 3.4 tiene un modo de seguimiento de objetos múltiples para tareas que requieren un procesamiento de imágenes muy rápido durante la etapa de reconocimiento de objetos. El seguimiento funciona con fondos complejos y objetos de movimiento rápido. El seguimiento se inicializa cuando se reconoce y localiza un objeto y, a continuación, rastrea el objeto hasta que cambia algo en apariencia, momento en el que el seguimiento se reinicializa mediante el reconocimiento. En el modo de seguimiento SentiSight es capaz de procesar más de 100 fotogramas por segundo (320 x 240 píxeles, un solo objeto en un marco).