Cómo funciona
El flujo de visión de GridGuardVision
De las imágenes en bruto a información accionable: nuestro flujo de visión artificial de extremo a extremo.
Captura de datos
Ingesta de imágenes de dron, satélite y relevamiento móvil
Preprocesamiento
Filtrado de calidad, normalización, mejora
Anotación experta
Expertos humanos etiquetan defectos y anomalías
Entrenamiento neuronal
Los modelos de aprendizaje profundo aprenden de datos etiquetados
Despliegue
Inferencia e informes en tiempo real
GridGuardVision: ejemplo de detección
Resultados de la detección
Grieta superficial
79%
Microfractura
74%
Cuerpo del aislador
98%
ALERTA PRIORITARIA
Marcado para revisión experta. La IA lo señala; un ingeniero lo confirma.
Experto
Valida cada marca
YOLO11
Detección en tiempo real
Medido
con sus propias imágenes, antes de la puesta en marcha
Servidores propios
Sus imágenes se quedan con nosotros, no en una IA de nube pública
Arsenal de algoritmos
| Algoritmo | Arquitectura | Velocidad | Ideal para |
|---|---|---|---|
| YOLO11 | Detector de una etapa con cabezal de segmentación | 30-60 FPS | Detección de defectos en tiempo real |
| U-Net | Codificador-decodificador con conexiones de salto | 10-20 FPS | Segmentación precisa de grietas |
| ResNet-50 | Red residual profunda (50 capas) | 40-80 FPS | Clasificación de defectos |
| Mask R-CNN | Segmentación de instancias en dos etapas | 5-10 FPS | Análisis de alta precisión |
Nuestro enfoque híbrido: YOLO11 para la detección + U-Net para la segmentación = equilibrio óptimo entre velocidad y precisión