Descripción: El sensado visual es el proceso de utilizar sensores para capturar información visual, permitiendo a las máquinas interpretar y comprender el entorno de manera similar a como lo hace el ser humano. Este proceso implica la adquisición de imágenes o datos visuales a través de dispositivos como cámaras, escáneres y sensores de luz, que luego son procesados mediante algoritmos de visión por computadora. El sensado visual es fundamental en el desarrollo de sistemas inteligentes, donde se integran diferentes tipos de datos, como texto y audio, para mejorar la comprensión y la interacción con el entorno. A través de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje automático, el sensado visual permite a las máquinas reconocer patrones, identificar objetos y realizar tareas complejas que requieren una interpretación visual precisa. Su relevancia se extiende a diversas aplicaciones, desde la robótica y la automatización industrial hasta la realidad aumentada y la vigilancia, donde la capacidad de las máquinas para ‘ver’ y analizar su entorno es crucial para su funcionamiento efectivo.
Historia: El concepto de sensado visual ha evolucionado desde los primeros experimentos en visión por computadora en la década de 1960, cuando se comenzaron a desarrollar algoritmos básicos para el procesamiento de imágenes. A lo largo de las décadas, la tecnología ha avanzado significativamente, impulsada por el desarrollo de hardware más potente y algoritmos más sofisticados. En los años 80 y 90, se realizaron importantes avances en el reconocimiento de patrones y la segmentación de imágenes, lo que sentó las bases para aplicaciones más complejas. Con la llegada del aprendizaje profundo en la década de 2010, el sensado visual experimentó un renacimiento, permitiendo a las máquinas alcanzar niveles de precisión sin precedentes en tareas como la identificación de objetos y la clasificación de imágenes.
Usos: El sensado visual se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la robótica, donde permite a los robots navegar y realizar tareas en entornos complejos. También es fundamental en la industria automotriz para el desarrollo de vehículos autónomos, que dependen de la visión por computadora para detectar obstáculos y tomar decisiones en tiempo real. En el ámbito de la salud, se aplica en diagnósticos médicos a través de la interpretación de imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas. Además, se utiliza en la seguridad y vigilancia, donde los sistemas de cámaras analizan el comportamiento y detectan actividades sospechosas.
Ejemplos: Un ejemplo de sensado visual es el uso de cámaras en vehículos autónomos, que permiten a los coches ‘ver’ su entorno y tomar decisiones basadas en la información visual capturada. Otro ejemplo es el reconocimiento facial en dispositivos móviles, donde las cámaras utilizan algoritmos de visión por computadora para identificar a los usuarios. En el ámbito de la salud, el análisis de imágenes médicas mediante técnicas de sensado visual ayuda a los médicos a diagnosticar enfermedades con mayor precisión.
