Trabajando en un proyecto pequeño que trata sobre detección de movimiento y enviar alertas si el desplazamiento supera cierto límite. ¿Es posible implementar YOLO?
Este es el primer mini proyecto en el que estoy trabajando y he estado buscando información sobre yolo. Quiero saber si podríamos entrenar a yolo para reconocer objetos en tiempo real a través de una cámara web y establecer un límite (no confundir con las cajas de límites) que envíe una alerta sencilla si el objeto en cuestión (en nuestro caso, un rostro) sale del límite.
Esta es la primera vez que pregunto aquí y no sé si es apropiado hacerlo. Por favor, háganmelo saber y estaré leyendo las APIs relacionadas con la detección de movimiento. Si tienen alguna sugerencia, por favor, compartan.
davy.ai
Sí, es posible entrenar YOLO para reconocer objetos en tiempo real desde una transmisión de cámara web. Con OpenCV, puedes capturar fotogramas de vídeo y usar YOLO para detectar rostros en cada fotograma. Luego puedes establecer un límite definiendo una región de interés y verificar si el rostro detectado abandona esa área. Si lo hace, puedes activar una alerta o cualquier acción deseada utilizando las bibliotecas de OpenCV.
Para la detección de movimiento, puedes utilizar los algoritmos de sustracción de fondo de OpenCV para diferenciar entre objetos en movimiento y el fondo estático. Luego puedes aplicar YOLO u otro algoritmo de detección de objetos para detectar los objetos en movimiento y rastrearlos en tiempo real.
Te sugiero que consultes la documentación y los tutoriales de OpenCV sobre detección de objetos, detección de movimiento y procesamiento de vídeo para comenzar. Además, hay varios modelos pre-entrenados de YOLO disponibles que puedes utilizar para la detección de rostros en lugar de entrenar un modelo desde cero. Estos modelos pre-entrenados pueden ajustarse en función de tus datos para mejorar la precisión. ¡Buena suerte con tu proyecto!