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Inspirado en la naturaleza, un sistema de visión multimodal en tiempo real que ofrece nuevas capas de información para la visión artificial. Desarrollamos sistemas multicámara, sistemas de captura de imágenes de alta precisión, conjuntos de datos nativos y optimizados y algoritmos basados en IA para un entrenamiento supervisado.
La visión multiespectral o hiperespectral consiste en la captura, procesado y representación en una imagen de la información obtenida en distintas longitudes de onda presentes en el espectro visible e invisible (para los humanos). Este método de captura de imágenes permite extraer información muy útil para determinadas aplicaciones y es muy utilizada en agricultura y en satélites de observación terrestre. Sin embargo, presenta limitaciones importantes, como la gran cantidad de esfuerzo de computación que requiere, la dificultad de analizar correctamente los datos y que funcione en tiempo real, o la baja resolución de las imágenes entregadas.
Nuestras investigaciones se centran en crear un conjunto de algoritmos de visión artificial que permita gestionar y procesar en tiempo real información multicanal, con el objetivo de realizar tareas de detección, segmentación e instanciación semántica en el ámbito de la robótica doméstica. Supondrá un avance en la captación de información del entorno en robótica móvil, la monitorización de la piel, manchas o quemaduras o salud y predicción de calidad en plantas, arbustos o árboles.