Seguimiento inteligente: modelando movimiento de objetos en cámaras de video (Desafíos multidisciplinarios en la construcción de ciudadanía global, social, y solidaria: Procesos y modelos metodológicos, 2025)
El seguimiento y modelado de objetos en movimiento es una tarea fundamental dentro del campo de la visión artificial, con aplicaciones en videovigilancia, vehículos autónomos, monitoreo de tráfico y más. Este texto presenta una metodología integral que incluye segmentación, análisis de flujo óptico y modelado mediante el filtro de Kalman. Se inicia con la segmentación de objetos en una escena, utilizando características como color, forma o textura. Posteriormente, se aplica el flujo óptico para detectar movimiento entre frames consecutivos, superando desafíos como el problema de la apertura mediante la detección de esquinas. Los vectores de movimiento se agrupan para formar regiones, y se define una cubierta convexa para representar cada objeto. Finalmente, el filtro de Kalman permite estimar posiciones futuras con baseen mediciones anteriores, mejorando la precisión del seguimiento. Esta metodología permite adaptar el seguimiento a distintos entornos, anticipar comportamientos y facilitar la toma de decisiones automáticas en tiempo real.