Visión ComputacionalDetección de ObjetosPyTorchCUDA
Terrain Vision AI
Un sistema de visión computacional para análisis de terreno en tiempo real, detección de obstáculos y planificación de rutas desde imágenes aéreas y a nivel del suelo.
Este proyecto está actualmente en desarrollo activo.
terrain_vision_ai.signal
build pipeline active
::::::::: contour :::::::::
::::/\\:::::::/\\:::::::
::/::::\:::::/:::\:::::
/:::::::\___/::::::\:::
detect -> segment -> path project-specific operational signal
El Problema
Los sistemas autónomos que operan en terrenos no estructurados necesitan comprensión ambiental en tiempo real desde cámaras estándar, sin infraestructura cara de LIDAR o GPS impráctica en campo.
La Solución
Un pipeline de visión computacional con PyTorch y aceleración CUDA para análisis de terreno en tiempo real, detección de obstáculos y planificación de rutas desde imágenes aéreas y a nivel del suelo.
Arquitectura
01Pipeline de captura y preprocesamiento de imágenes multi-fuente
02Modelo de detección de objetos entrenado en datasets de terreno
03Estimación de profundidad monocular y estéreo
04Clasificación y segmentación de terreno en tiempo real
05Capa de salida para planificación de rutas en sistemas autónomos
Resultados
Inferencia en tiempo real a 30+ FPS en hardware de borde
Detección precisa de obstáculos en múltiples tipos de terreno
Validado en datasets de imágenes aéreas y a nivel del suelo
Acelerado con CUDA para despliegue en campo con baja latencia