YOLOV3: una solución avanzada para el conteo de objetos en tiempo real

Resumen

Con la evolución de la modernidad y los nuevos desafíos que esta trae consigo se presenta una solución avanzada utilizando el algoritmo de YOLOv3 para el conteo de objetos en tiempo real. El cual consiste en la detección y el conteo precisos de objetos en imágenes y videos esto deriva a diversas aplicaciones, como seguridad, logística, agricultura y control de calidad. El algoritmo de YOLOv3, un sistema de reconocimiento de objetos basado en aprendizaje automático, el cual ha demostrado ser una herramienta eficiente en el proceso de detección de múltiples clases de objetos con una alta velocidad de procesamiento en una sola imagen o cuadros en videos. En este estudio, se utiliza el algoritmo de YOLOv3 para abordar el problema del conteo de objetos, aprovechando su capacidad para detectar y localizar objetos en una imagen y proporcionar un recuento preciso en tiempo real. YOLOv3, el proceso de entrenamiento del modelo y la evaluación de su rendimiento en distintos conjuntos de datos. Los resultados experimentales muestran que la solución propuesta ofrece una precisión prometedora a la detección y el conteo de objetos, superando las limitaciones de los enfoques tradicionales. Este estudio contribuye al avance de la visión computacional y proporciona una herramienta efectiva para aplicaciones que requieren conteo de objetos en tiempo real.