Visión por computadora industrial sobre AWS
Modelos de visión productivos para conteo de productos, control de acceso, inspección de calidad y seguridad industrial. Amazon Rekognition para casos rápidos, SageMaker custom para casos específicos, integración con tus cámaras IP existentes y edge computing con NVIDIA Jetson.
Vision AI productiva significa montar un sistema de visión por computadora que opera 24×7 sobre cámaras IP industriales, con accuracy auditable, latencia controlada y costos predecibles. Caleidos diseña, entrena y opera modelos de visión sobre AWS: Amazon Rekognition para casos cubiertos por modelos pre-entrenados, SageMaker para modelos custom (YOLO, Detectron2, EfficientDet), Kinesis Video Streams para ingestión, y AWS IoT Greengrass + NVIDIA Jetson para edge inference donde la latencia importa. Casos típicos: conteo automático de SKUs en línea de producción, control de acceso por reconocimiento facial, inspección de calidad visual y seguridad industrial (EPP, intrusión, comportamientos de riesgo).
Lo que obtienes con Caleidos
Rekognition para time-to-value rápido
Para casos cubiertos por modelos pre-entrenados (detección de personas, vehículos, texto, objetos comunes, rostros, contenido moderado) Amazon Rekognition entrega resultados en días, no meses. Pago por uso real.
Modelos custom con SageMaker
Cuando el caso es específico (un SKU particular, un defecto puntual de calidad, una pieza industrial) entrenamos modelos custom con SageMaker, AWS Ground Truth para labeling y arquitecturas estado del arte (YOLO, Detectron2, EfficientDet).
Reúsa tus cámaras IP existentes
Integración con cámaras IP industriales que ya tienes (Hikvision, Axis, Dahua, Bosch). No reemplazamos hardware: ingestamos el stream RTSP a AWS con Kinesis Video Streams o procesamos en el edge.
Edge computing con NVIDIA Jetson
Cuando la latencia importa (control en tiempo real, sitios sin conectividad continua, ancho de banda limitado), desplegamos los modelos en NVIDIA Jetson en el edge con AWS IoT Greengrass para gestión de fleets y OTA updates.
Cómo trabajamos
Discovery del caso de uso
Definimos contigo el caso de uso, KPIs (precision, recall, latencia, throughput), restricciones (ambiente, iluminación, ángulos), volumen de cámaras, cobertura y SLA esperado.
Proof of Concept (PoC)
En 3-6 semanas validamos la arquitectura end-to-end con muestras reales: ingestión de cámara, inferencia (Rekognition o modelo prototipo), reglas de negocio, alertas. Métricas de accuracy contra ground truth.
Entrenamiento custom (cuando aplica)
Para casos que requieren modelo custom: labeling con AWS Ground Truth o herramientas especializadas, entrenamiento con SageMaker (YOLO, Detectron2, EfficientDet), iteración hasta llegar al SLO de accuracy.
Despliegue productivo
Despliegue en cloud (SageMaker endpoints, Lambda) o en edge (NVIDIA Jetson + IoT Greengrass) según latencia requerida. Integración con sistemas downstream (ERP, alertas, dashboards).
Operación continua
Caleidos Lens© 24×7 opera la plataforma con monitoreo de drift de modelo, retraining schedule, gestión de versiones, observabilidad de inferencias y on-call para incidentes.
Casos de Vision AI industrial
Conteo, control de acceso, inspección de calidad
Implementaciones de Vision AI sobre AWS para conteo automático de productos en líneas de producción, control de acceso por reconocimiento facial, inspección visual de calidad y seguridad industrial. Stack Rekognition + SageMaker custom + cámaras IP existentes.
Conversemos →Stack técnico
Lo que más nos preguntan
¿Cuándo usar Amazon Rekognition vs un modelo custom?
Rekognition cuando el caso está cubierto por sus modelos pre-entrenados: detección de personas, vehículos, texto, objetos comunes, rostros, contenido moderado, comparación facial. Es la opción más rápida y económica. Modelo custom (SageMaker) cuando necesitas detectar algo específico de tu negocio: un SKU particular, un defecto de calidad puntual, una pieza industrial específica, comportamientos custom. La decisión la tomamos en el discovery con muestras reales.
¿Funciona con nuestras cámaras IP actuales?
Sí, en la mayoría de casos. Trabajamos con cámaras industriales estándar (Hikvision, Axis, Dahua, Bosch y otras compatibles con RTSP/ONVIF). El stream se ingesta a AWS con Kinesis Video Streams o se procesa localmente en el edge. No requerimos reemplazar tu inversión en hardware existente.
¿Qué nivel de accuracy se logra?
Depende del caso. Para casos con buena iluminación, ángulos controlados y dataset suficiente: 95-99% en detección de objetos comunes con modelos pre-entrenados, 85-95% en modelos custom para casos específicos. Definimos contigo el SLO de accuracy aceptable y diseñamos la arquitectura para llegar (más data, mejor labeling, ensemble de modelos, human-in-the-loop para borderline cases).
¿Cuánto cuesta implementar Vision AI con Caleidos?
El alcance y la inversión se definen contigo después de entender tu contexto: número de cámaras, casos de uso, accuracy requerida, latencia y modelo de operación. Conversemos para armar una propuesta a la medida.
¿Qué casos de uso típicos atienden?
Conteo automático de productos en línea de producción o almacén; control de acceso por reconocimiento facial o lectura de placas; inspección visual de calidad (defectos en piezas, packaging); seguridad industrial (uso de EPP, intrusión perimetral, comportamientos de riesgo); analytics de retail (heatmaps, tiempo en tienda, conversión). Cada caso lo aterrizamos en arquitectura concreta.
¿Edge computing o cloud — cuándo cada uno?
Edge (NVIDIA Jetson + IoT Greengrass) cuando la latencia importa (control industrial en tiempo real, robótica), cuando hay conectividad intermitente o cara (sitios remotos, vehículos), o cuando el ancho de banda es limitado y procesar todo el video en cloud sería costoso. Cloud (Rekognition, SageMaker endpoints) cuando la latencia tolera segundos, hay buena conectividad y el volumen de inferencias se acomoda al modelo de pago por uso.
¿Cómo se relaciona Vision AI con Agentic AI?
Vision AI es el componente perceptivo: convierte imágenes y video en datos estructurados (qué hay, dónde, cuánto, cuándo). Agentic AI es la capa de razonamiento que actúa sobre esos datos: analiza, decide, ejecuta. Combinados se vuelven sistemas autónomos completos — un agente que ve un defecto, lo registra, abre un ticket, alerta al supervisor y ajusta parámetros del proceso. Conoce más en Agentic AI.
¿Listos para arrancar?
Conversemos sobre tu reto. Sin pitch, sin compromiso. Solo entender.
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