| Aplicaciones comunes de la visión por computadora | |
|---|---|
| Aplicación | Qué hace |
| 🚘 Autos autónomos | Identifican peatones, señales, otros autos |
| 🏪 Cámaras de seguridad | Detectan intrusos o comportamientos sospechosos |
| 📱 Filtros de Instagram | Detectan rostros para aplicar efectos |
| 🔍 Google Lens | Identifica objetos, texto o lugares en una imagen |
| 📑 OCR | Extrae texto de documentos escaneados |
Visión por computadora (Computer vision) y su aplicación en la Conservación de la Vida Silvestre y Biodiversidad
Inteligencia artificial para la Conservación de la Biodiversidad
Monitoreo Biológico
Visión por Computadora
Inteligencia Artificial
📌 Introducción
La visión por computadora (Computer Vision) es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras “ver”, interpretar y comprender imágenes o videos de manera similar (aunque no igual) a como lo hacen los humanos.
📸 ¿Qué hace la visión por computadora?
Permite que una computadora o sistema automatizado:
🧠 Detecte objetos, personas, animales, etc.
🏷️ Clasifique imágenes (por ejemplo, identificar si una foto contiene un perro o un gato).
📍 Reconozca rostros, matrículas, expresiones faciales, etc.
✍️ Lea texto desde imágenes (OCR: reconocimiento óptico de caracteres).
🚗 Interprete escenas (como lo hacen los autos autónomos).
🎥 Analice videos en tiempo real (por ejemplo, cámaras de seguridad).
📌 Aplicaciones comunes
La visión por computadora tiene numerosas aplicaciones en la vida cotidiana y en diversas industrias. Algunas de las más comunes incluyen:
📌 Uso en conservación de vida silvestre y biodiversidad
La visión por computadora se ha convertido en una herramienta poderosa para la conservación de la vida silvestre y la biodiversidad. Mediante el uso de cámaras trampa, drones y satélites, esta tecnología permite identificar y monitorear automáticamente especies animales, incluso en hábitats remotos o de difícil acceso. Gracias al reconocimiento de imágenes, es posible contabilizar individuos, detectar especies en peligro, vigilar el comportamiento animal y rastrear cambios en el uso del suelo o la cobertura boscosa. Esto no solo agiliza la recolección de datos en campo, sino que también reduce los costos y errores humanos, facilitando una toma de decisiones más informada y oportuna para la protección de los ecosistemas.
🐾 ¿Qué significa “identificar animales”?
Puede implicar:
Clasificación de especies: ¿es un jaguar, un ocelote o un perro?
Detección en imágenes o videos: localizar dónde está el animal en la imagen.
Reconocimiento individual (más avanzado): saber si es el mismo individuo (por manchas, patrones, etc.).
Conteo de animales: cuántos hay en una foto aérea o trampa cámara.
Identificación en tiempo real: usar cámaras en vivo para detectar animales automáticamente.
📸 Tipos de imágenes comunes:
Trampas cámara
Drones o imágenes satelitales
Fotos de usuarios (e.g., iNaturalist)
Imágenes en zoológicos, reservas o cámaras urbanas
📌 Ejemplo práctico: Identificación y cuantificación de delfines
En este ejemplo, mediante un modelo de lenguaje nos permite identificar y contar delfines en una imagen. La imagen contiene un grupo de delfines nadando en el océano (Figura 1).
Identificación de los delfines
La visión por computadora permite identificar y clasificar los delfines en la imagen.
| Visión por computadora | |
|---|---|
| Contexto | Respuesta |
| Clasificación de la Imagen | aquatic environment |
| Objeto Primario | dolphins |
| Objeto Secundario | seaweed |
| Descripción de la Imagen | An aerial view shows a pod of dolphins or porpoises swimming gracefully in clear, shallow, turquoise-green water. Patches of dark green underwater vegetation are visible on the sandy seabed. |
| Colores de la Imagen | #74B37C |
| Nombres Probables en la Imagen | dolphin,water,seaweed,ocean,marine life |
| Probabilidades Asociadas | 0.60,0.20,0.10,0.05,0.05 |
Cuantificación de los delfines
La visión por computadora nos permite contar el número de delfines en la imagen, es decir, nos permite reconocer y contar objetos específicos.
| Visión por computadora | |
|---|---|
| Contexto | Respuesta |
| object_recognized | TRUE |
| object_count | 12 |
| object_description | A pod of approximately twelve sleek, dark grey dolphins are swimming together in clear, shallow green water, spread throughout the image. |
| object_location | Throughout the image, from top left to bottom right |
📌 BioObserva, En este enlace puedes acceder a una App para analizar imágenes:
Cómo citar
BibTeX
@online{spínola2025,
author = {Spínola, Manuel and Porras, Laura},
title = {Visión por computadora (Computer vision) y su aplicación en
la Conservación de la Vida Silvestre y Biodiversidad},
date = {2025-08-01},
url = {https://mspinola-icomvis-ovs-website.netlify.app/contenido/articulos/2025-07-24-computer_vision/computer_vision_post.html},
langid = {es}
}
Por favor, cita este trabajo como:
Spínola, Manuel, and Laura Porras. 2025. “Visión por computadora
(Computer vision) y su aplicación en la Conservación de la Vida
Silvestre y Biodiversidad.” August 1, 2025. https://mspinola-icomvis-ovs-website.netlify.app/contenido/articulos/2025-07-24-computer_vision/computer_vision_post.html.