Un modelo basado en aprendizaje profundo se utiliza ampliamente para la detección de objetos en el análisis de video CCTV. Está diseñado para detectar y rastrear personas, vehículos y objetos en tiempo real.
Esta tecnología ofrece alta precisión y alta velocidad de procesamiento, lo que la hace útil en diversos sectores. Por ejemplo, en la gestión del tráfico, se emplea para el reconocimiento de matrículas y la detección de infracciones de tránsito. En sistemas de seguridad, ayuda a identificar accesos no autorizados. Además, en entornos minoristas, puede analizar el movimiento de los clientes y detectar comportamientos específicos.
El modelo opera con base en redes neuronales convolucionales (CNN) y cuenta con una estructura optimizada que permite una detección eficiente con recursos computacionales relativamente bajos.
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2.0.0Presentado por
Dikie Juli
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Marcar como inapropiadoLast updated on 28/06/2025
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