Omnicog
Tecnología
La Visión Computacional en producción exige más que un modelo que funciona en una demostración. La solución debe lidiar con cámaras diferentes, iluminación variable, oclusiones, distancia, conectividad, integración y operación continua.
Arquitectura orientada al escenario
Omnicog puede operar con inferencia en edge, infraestructura central, nube o modelos híbridos. La elección depende de latencia, volumen de cámaras, disponibilidad de red, seguridad, costo e integración.
| Capa | Función |
|---|---|
| Cámaras / VMS | Proporcionan imágenes y streams. |
| Inferencia | Los modelos detectan, clasifican, siguen objetos y evalúan reglas. |
| Eventos | Los resultados se consolidan en datos, alertas, evidencias e indicadores. |
| Integración | APIs, VMS, mensajería, dashboards y sistemas reciben el contexto generado. |
Edge AI
Procesar cerca de las cámaras puede reducir latencia, ahorrar ancho de banda y mantener el análisis local cuando la conectividad es limitada.
Modelos de Visión Computacional
Las aplicaciones pueden combinar detección, clasificación, tracking, análisis de zonas, conteo, permanencia, trayectorias y reglas temporales.
Integración desde el diseño
Una detección aislada rara vez genera valor. El evento debe llegar al sistema o persona capaz de actuar.
Privacidad, seguridad y gobernanza
Finalidad, acceso, retención y minimización de datos deben formar parte del diseño de la aplicación según la normativa y políticas del cliente.
Cómo validamos
- Seleccionamos escenas representativas del entorno real.
- Definimos clases, eventos y criterios de éxito.
- Ejecutamos el piloto y medimos resultados en campo.
- Ajustamos modelos, reglas, cámaras o arquitectura.
- Integramos y escalamos cuando la aplicación demuestra valor.
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