Vídeo real de la demo · Narración y subtítulos en inglés · Datos ficticios
EL PROBLEMA
Un recuento visual útil debe permitir comprobar objetos omitidos o duplicados antes de aceptar el inventario.
EL FLUJO
YOLO26s local detecta plantas en una escena original de vivero. Revisa nueve unidades visibles, añade o elimina cajas, corrige etiquetas y guarda el recuento con su evidencia.
01Imagen y categoría
02Detección local de unidades
03Corrección y aprobación
04Recuento y evidencia exportable
EVIDENCIA REGISTRADA
Resultados, con contexto.
Resultados sobre datos sintéticos
Comprobación
Casos
Recuento correcto en la escena
1/1
Conjunto
original-controlled-fixtures-v1
Casos completados
1/1
Mediana / p95 por caso
11.238 s / 11.238 s
Registro de evaluación (UTC)
2026-10-08
Fuente: registro de evaluación del proyecto, con inferencia local. Equipo registrado: NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU / 8 GB. La latencia incluye el caso HTTP completo y puede incluir la carga inicial del modelo. Estas mediciones no se han vuelto a ejecutar en el equipo que sirve esta web.
Un piloto de recuento visual con categorías definidas, revisión y exportación a tu proceso de inventario.
Qué definiríamos antes
Categorías, cámaras, oclusiones, condiciones de captura, margen de error y formato de integración.
Límites de esta demostración
Una imagen original generada con IA y nueve plantas visibles. El recuento se comprobó en esa escena; no representa un almacén completo ni precisión general. Se usan pesos COCO genéricos.
Demo evaluada
Demo evaluada