Las mejores herramientas de seguimiento de objetos de aprendizaje profundo para 2025

El seguimiento de objetos es un aspecto crucial de muchas aplicaciones impulsadas por IA, desde sistemas de vigilancia hasta vehículos autónomos. Con la tecnología de aprendizaje profundo, el seguimiento de objetos en transmisiones de video nunca ha sido más preciso o eficiente. En este artículo, exploraremos algunas de las mejores herramientas de seguimiento de objetos con aprendizaje profundo que puede usar en 2025. Ya sea que sea un desarrollador o un entusiasta de la IA, estas herramientas elevarán su capacidad de seguimiento y le darán a sus proyectos la precisión que necesitan. ¡Vamos a profundizar!

1. FlyPix IA

En FlyPix AI, nos especializamos en aprovechar la inteligencia artificial para analizar imágenes geoespaciales, lo que permite a los usuarios detectar y monitorear objetos dentro de estas imágenes. Nuestra plataforma está diseñada para procesar datos de varias fuentes, incluidas imágenes satelitales y aéreas, para brindar información útil para diversas industrias.

Las capacidades de nuestra plataforma son particularmente valiosas para aplicaciones como monitoreo de infraestructura, gestión ambiental y planificación urbana. Al automatizar la detección y el seguimiento de objetos a lo largo del tiempo, ayudamos a las organizaciones a tomar decisiones informadas basadas en información geoespacial precisa y actualizada.

En el contexto de las herramientas de seguimiento de objetos de aprendizaje profundo para 2025, FlyPix AI se destaca por ofrecer una interfaz fácil de usar que permite a los usuarios entrenar modelos de IA personalizados sin necesidad de conocimientos de programación. Esto permite a los usuarios adaptar la plataforma a sus necesidades específicas, lo que garantiza un seguimiento de objetos preciso y eficiente en varios conjuntos de datos geoespaciales.

Puntos clave:

• Detección y análisis de objetos impulsados por IA
• Creación de modelos de IA personalizables para necesidades específicas
• Plataforma fácil de usar que no requiere conocimientos avanzados de programación.
• Adecuado para industrias como la agricultura, la construcción y el gobierno.

Servicios:

• Análisis de datos geoespaciales impulsado por IA
• Creación y entrenamiento de modelos de IA personalizados
• Detección y predicción de objetos en grandes conjuntos de datos
• Panel de análisis para el seguimiento y control de resultados

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: flypix.ai
• Correo electrónico: info@flypix.ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
• Dirección: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Alemania
• Teléfono: +49 6151 2776497

2. Búsqueda de imágenes de Py

PyImageSearch es una plataforma en línea que ofrece recursos educativos enfocados en visión artificial, aprendizaje profundo y OpenCV. El sitio web ofrece una variedad de tutoriales y cursos destinados a ayudar a los usuarios, desde principiantes hasta expertos, a aprender a aplicar técnicas de procesamiento de imágenes utilizando Python y bibliotecas relacionadas. A través de su contenido, cubren temas como detección de objetos, reconocimiento facial y aprendizaje automático, con un énfasis particular en la implementación práctica.

La plataforma es conocida por sus guías, proyectos y recursos integrales que ayudan a los estudiantes a desarrollar experiencia práctica en visión artificial. Es ampliamente reconocida en el campo por su enfoque estructurado del aprendizaje y ha ayudado a numerosas personas a progresar en su trayectoria en visión artificial.

Puntos clave:

• Tutoriales para principiantes y estudiantes avanzados.
• Centrarse en aplicaciones prácticas de visión artificial y aprendizaje profundo.
• Cubre bibliotecas clave como OpenCV, TensorFlow y Keras.
• Ofrece recursos gratuitos y cursos de pago.
• Hace hincapié en proyectos prácticos para el aprendizaje en el mundo real.

Servicios:

• Tutoriales y cursos en línea sobre visión artificial.
• Consultoría para aplicaciones de visión artificial.
• Materiales educativos sobre aprendizaje profundo y procesamiento de imágenes.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: pyimagesearch.com
• Facebook: www.facebook.com/pyimagesearch
• Twitter: www.x.com/PyImageSearch
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/pyimagesearch

3. Laboratorios V7

V7 Labs se especializa en el procesamiento de documentos y etiquetado de datos mediante IA, y ofrece soluciones para diversas industrias, como la atención médica, las finanzas, la logística y la fabricación. La empresa se centra en automatizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia del etiquetado de datos mediante herramientas asistidas por IA. Sus servicios permiten a las empresas escalar y mejorar la precisión en tareas como el procesamiento de documentos y la capacitación personalizada en IA.

V7 Labs ofrece una gama de productos, entre los que se incluyen V7 Go para automatizar flujos de trabajo y V7 Darwin para el etiquetado de datos. Estas herramientas están diseñadas para optimizar los procesos, reducir el tiempo de obtención de valor y garantizar conjuntos de datos de entrenamiento de IA de alta calidad.

Puntos clave:

• Proporciona soluciones de procesamiento de documentos y etiquetado de datos impulsadas por IA
• Trabaja con múltiples industrias, incluidas la atención médica, las finanzas y la logística.
• Ofrece productos como V7 Go y V7 Darwin para automatizar los flujos de trabajo y mejorar la precisión del etiquetado.

Servicios:

• Automatización del flujo de trabajo de documentos con tecnología de inteligencia artificial
• Extracción de datos multimodales de varios formatos
• Servicios de anotación de datos a través de una red de anotadores expertos
• Soluciones personalizadas para escalar los procesos de entrenamiento de IA

Información de contacto y redes sociales:

• Website: www.v7labs.com
• Twitter: www.x.com/v7labs
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
• Dirección: V7 HQ, 5.º piso, 60 Margaret Street, Londres, W1W 8TF

4. Encord

Encord ofrece una plataforma integral diseñada para gestionar y conservar datos de IA multimodales, incluidos archivos de imágenes, videos, audio, documentos y médicos. La plataforma optimiza las operaciones de datos para crear conjuntos de datos de alta calidad que se utilizan para entrenar modelos de IA. Encord proporciona herramientas para el etiquetado y la evaluación de modelos eficientes, lo que ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad y la velocidad de sus aplicaciones de IA. Se integra con servicios de almacenamiento en la nube populares como AWS, GCP y Azure para garantizar una gestión y un acceso sin inconvenientes a los datos.

El sistema de Encord admite la colaboración entre equipos y ofrece flujos de trabajo personalizables para la anotación de datos. Facilita la creación de conjuntos de datos equilibrados y representativos, al tiempo que garantiza la calidad de los datos con opciones de filtrado avanzadas. La plataforma también proporciona métricas de rendimiento prácticas para evaluar el éxito del modelo, lo que ayuda a refinar y mejorar los modelos de IA durante todo el proceso de desarrollo.

Puntos clave:

• Admite anotación de datos multimodales (imágenes, vídeo, texto, audio y datos médicos)
• Flujos de trabajo personalizables para etiquetado y revisión de datos
• Integración perfecta con las principales plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure)
• Herramientas avanzadas para la evaluación de modelos y el seguimiento del rendimiento
• Diseñado con cumplimiento de seguridad (SOC2, HIPAA, GDPR)

Servicios:

• Anotación de datos para múltiples modalidades
• Gestión y conservación de datos
• Evaluación del desempeño del modelo
• Soluciones de flujo de trabajo personalizables
• API/SDK para acceso programático

Información de contacto y redes sociales:

• Website: encord.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/encord-team

5. Ikomia

Ikomia se especializa en simplificar la implementación de modelos de IA, particularmente en el campo de la visión artificial. Su plataforma permite a las empresas crear y escalar soluciones de IA de manera más eficiente al ofrecer herramientas que se integran con la infraestructura existente, ya sea en la nube o en las instalaciones. Con un enfoque en la flexibilidad, Ikomia proporciona una gama de algoritmos de IA previamente entrenados, lo que ayuda a los usuarios a crear prototipos e implementar soluciones rápidamente sin necesidad de un equipo de DevOps especializado.

Sus ofertas incluyen una API intuitiva y la aplicación de escritorio STUDIO, ambas diseñadas para que la implementación de modelos de IA sea sencilla y rápida. Los servicios de Ikomia tienen como objetivo cerrar la brecha entre la investigación de IA y las aplicaciones prácticas en industrias que requieren sistemas de visión artificial de alto rendimiento.

Puntos clave:

• Implementación rápida de modelos de IA, 5 veces más rápido que los métodos tradicionales
• No se necesitan conocimientos de DevOps para la implementación
• Integración perfecta con la infraestructura en la nube o local
• Acceso a una gran biblioteca de más de 300 algoritmos preentrenados
• Herramientas diseñadas tanto para desarrolladores como para usuarios no técnicos

Servicios:

• Centro de Ikomia:Una colección de más de 300 algoritmos de IA listos para usar
• API:Permite el desarrollo de flujos de trabajo de IA personalizados
• ESTUDIO:Una aplicación de escritorio para crear y probar proyectos de visión artificial sin código

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.ikomia.ai
• LinkedIn: www.fr.linkedin.com/company/ikomia

6. Viso

Viso ofrece una plataforma integral para la infraestructura de visión artificial. Su solución, Viso Suite, permite a las empresas crear, implementar y escalar aplicaciones de visión artificial, lo que facilita la gestión de todo el ciclo de vida, desde los modelos de entrenamiento hasta el monitoreo en tiempo real. La plataforma permite a los usuarios trabajar con datos y modelos personalizados, lo que facilita soluciones impulsadas por IA para diversas industrias, como la atención médica, el comercio minorista y la fabricación. Viso se centra en ayudar a las organizaciones a reducir la complejidad de la implementación de IA a escala, al tiempo que garantiza funciones de seguridad sólidas y eficiencia operativa.

Viso Suite brinda soporte a los usuarios durante todo el ciclo de vida de la IA, incluida la recopilación de datos, la anotación, el entrenamiento de modelos, la implementación y el monitoreo en tiempo real. La plataforma integra varios sistemas y permite a las empresas mantener y depurar sus aplicaciones de IA de manera continua, lo que garantiza que siempre estén optimizadas. Está diseñada para atender a empresas de diversos sectores y brinda herramientas personalizables para crear soluciones de visión artificial potentes a escala.

Puntos clave:

• Infraestructura integral para aplicaciones de visión artificial
• Monitoreo y análisis en tiempo real
• Alto nivel de seguridad y cumplimiento
• Implementación escalable en dispositivos de borde
• Seamless integration with existing systems

Servicios:

• Entrenamiento y gestión de modelos de IA
• Herramientas de recopilación y anotación de datos
• Desarrollo de aplicaciones con bloques de construcción modulares
• Implementación de borde y administración de dispositivos
• Monitoreo continuo y resolución de problemas

Información de contacto y redes sociales:

• Website: viso.ai
• Twitter: www.x.com/viso_ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/visoai

7. Roboflow

Roboflow ofrece un conjunto de herramientas de visión artificial diseñadas para que los desarrolladores creen conjuntos de datos, entrenen modelos de aprendizaje automático y los implementen de manera eficiente. La plataforma simplifica los procesos, a menudo complejos, de anotación de datos, entrenamiento de modelos e implementación, y ofrece herramientas para mejorar la productividad. Su infraestructura fácil de usar es utilizada por más de un millón de ingenieros y organizaciones de una variedad de industrias, como la aeroespacial, la atención médica y el comercio minorista.

Los servicios de Roboflow incluyen una interfaz de código reducido para crear canales, herramientas de anotación de datos asistidas por IA e infraestructura alojada para el entrenamiento de modelos. También ofrece opciones de implementación sólidas para ejecutar modelos tanto en la nube como en dispositivos de borde. La plataforma se integra perfectamente con los flujos de trabajo de aprendizaje automático existentes y admite la colaboración entre equipos.

Puntos clave:

• Herramientas de anotación de imágenes asistidas por IA
• Interfaz de código bajo para la creación de pipelines
• Infraestructura de evaluación y entrenamiento de modelos escalables
• Opciones de implementación flexibles para dispositivos en la nube y en el borde
• Admite una variedad de industrias, incluidas la atención médica, la aeroespacial y el comercio minorista.

Servicios:

• Creación y gestión de conjuntos de datos
• Herramientas de anotación y ampliación de imágenes
• Entrenamiento de modelos con infraestructura impulsada por GPU
• Opciones de implementación en la nube y en el borde
• Herramientas de colaboración para flujos de trabajo en equipo

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: universe.roboflow.com

8. Supervisar

Supervisely ofrece una plataforma integral diseñada para facilitar los flujos de trabajo de visión artificial, centrándose en la selección, el etiquetado y la creación de modelos de producción para imágenes, vídeos, datos 3D e imágenes médicas. Está equipada con una gama de herramientas avanzadas para la anotación, incluido el etiquetado asistido por IA, y se integra con varios sistemas de gestión de datos. Supervisely es utilizado por profesionales de sectores que requieren datos de formación de alta calidad, como la IA y el aprendizaje automático.

La plataforma admite una variedad de herramientas de etiquetado para diferentes modalidades, incluidas imágenes, videos, LiDAR y exploraciones médicas, y brinda flujos de trabajo personalizables para empresas y desarrolladores. También enfatiza la colaboración, la seguridad de los datos y la gestión de grandes conjuntos de datos, ofreciendo herramientas de automatización para acelerar el proceso de etiquetado.

Puntos clave:

• Etiquetado asistido por IA para múltiples tipos de datos (imágenes, videos, 3D y datos médicos).
• Flujos de trabajo personalizables e integraciones con SDK y API.
• Herramientas de colaboración y funciones de gestión de datos.

Servicios:

• Herramientas de etiquetado para varios tipos de datos (imágenes, vídeo, 3D, médicos).
• Funciones de anotación y etiquetado automático mejoradas mediante IA.
• Desarrollo de interfaz de usuario (IU) y flujo de trabajo personalizados.
• Servicios de consultoría para necesidades de IA y visión artificial.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: supervisely.com
• Correo electrónico: hello@supervisely.com
• Twitter: www.x.com/@supervisely_ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/10456352
• Dirección: Tallin, Kesklinna linnaosa, Ahtri tn 12

9. OpenCV

OpenCV, o Open Source Computer Vision Library, es una biblioteca de código abierto que incluye más de 2500 algoritmos para visión artificial y aprendizaje automático. Inicialmente desarrollada por Intel en 1999, desde entonces ha sido mantenida por organizaciones como Willow Garage e Itseez antes de pasar a manos de Open Source Vision Foundation. OpenCV admite varios lenguajes de programación, incluidos C++, Python, Java y MATLAB/OCTAVE, y es compatible con Windows, Linux, macOS, Android e iOS.

La biblioteca ofrece una amplia gama de herramientas para el procesamiento de imágenes, la detección de objetos y las aplicaciones de visión artificial en tiempo real. Su flexibilidad y su extensa documentación la convierten en un recurso valioso para la investigación académica y los proyectos comerciales. En el aprendizaje profundo y el seguimiento de objetos, el módulo DNN de OpenCV permite la integración de redes neuronales entrenadas previamente, lo que permite soluciones avanzadas de seguimiento en tiempo real.

Puntos clave:

• Fundada: 1999
• Desarrollador inicial: Intel
• Licencia: Apache 2.0
• Idiomas compatibles: C++, Python, Java, MATLAB/OCTAVE
• Plataformas compatibles: Windows, Linux, macOS, Android, iOS

Servicios:

• Biblioteca OpenCV – Una colección completa de algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático.
• Universidad OpenCV – Cursos y recursos educativos sobre visión artificial, aprendizaje profundo e IA.
• Reconocimiento facial OpenCV – Tecnología de reconocimiento facial impulsada por la extensa biblioteca de OpenCV.
• Kit de inteligencia artificial OpenCV (OAK) – Módulos de hardware que admiten aplicaciones de IA espacial.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: opencv.org
• Dirección: 445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, EE. UU.

10. TensorFlow

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático desarrollada por Google. Ofrece un ecosistema integral de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios que facilitan el desarrollo y la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático. TensorFlow admite varias tareas, incluido el aprendizaje profundo y el seguimiento de objetos, lo que lo convierte en una opción versátil tanto para desarrolladores como para investigadores.

La plataforma ofrece API intuitivas para crear y entrenar modelos, lo que permite a los usuarios implementar flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático de manera eficiente. La adaptabilidad de TensorFlow le permite ejecutarse en múltiples plataformas, desde computadoras de escritorio hasta dispositivos móviles, y es compatible con una amplia gama de aplicaciones tanto en entornos de investigación como de producción.

Puntos clave:

• Revelador: Google
• Licencia: Apache 2.0
• Idiomas admitidos: Python, C++, JavaScript, Java, Go, Swift
• Plataformas compatibles: Windows, Linux, macOS, Android, iOS

Servicios:

• Biblioteca TensorFlow: Una colección completa de herramientas y bibliotecas para crear modelos de aprendizaje automático.
• TensorFlow.js: Permite el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático en JavaScript.
• TensorFlow Lite: Facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles y de borde.
• TensorFlow extendido (TFX): Proporciona componentes para crear canales de aprendizaje automático listos para producción.

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.tensorflow.org
• Twitter: www.x.com/tensorflow
• LinkedIn: www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev

11. José Redmon

Joseph Redmon es un investigador de visión artificial conocido por desarrollar el sistema de detección de objetos en tiempo real YOLO (You Only Look Once). Creó Darknet, un marco de trabajo de red neuronal de código abierto escrito en C y CUDA, diseñado para soportar computación de CPU y GPU. Su trabajo ha contribuido a avances significativos en la detección de objetos en tiempo real, haciendo que los modelos de aprendizaje profundo sean más eficientes y accesibles.

La investigación de Redmon ha tenido un impacto duradero en la visión artificial, en particular en la detección y el reconocimiento de objetos. Sus publicaciones, entre ellas “You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection” y “YOLOv3: An Incremental Improvement”, detallan la evolución del sistema YOLO. Estas contribuciones han influido en muchas aplicaciones, desde vehículos autónomos hasta vigilancia de seguridad y robótica.

Puntos clave:

• Desarrollador del sistema de detección de objetos YOLO
• Creador del marco de red neuronal Darknet
• Investigación centrada en la detección de objetos en tiempo real y el aprendizaje profundo
• Contribuciones al avance de las tecnologías de visión artificial

Servicios:

• Desarrollo de marcos de aprendizaje profundo para la detección de objetos
• Marco de trabajo de red neuronal de código abierto (Darknet)
• Investigación en procesamiento de imágenes y vídeos en tiempo real

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: pjreddie.com

12. El Laboratorio Mathis de Inteligencia Adaptativa

El laboratorio Mathis, dirigido por el profesor Mackenzie Mathis en la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL), se centra en comprender el comportamiento adaptativo en sistemas inteligentes. Su investigación integra el aprendizaje automático, la visión artificial y la neurociencia para estudiar la base neuronal del control sensoriomotor. Mediante el diseño de ensayos conductuales complejos para roedores y el uso de registros neuronales a gran escala, el laboratorio pretende revelar los principios fundamentales del aprendizaje motor adaptativo.

Un aspecto clave de su trabajo es el desarrollo de herramientas de aprendizaje automático de código abierto que mejoran la investigación en neurociencia. Estas herramientas permiten a los investigadores analizar el comportamiento animal de manera eficiente y explorar la relación entre la función cerebral y el control motor. Las contribuciones del laboratorio brindan información valiosa sobre inteligencia artificial y computación neuronal, cerrando la brecha entre la inteligencia biológica y la inteligencia artificial.

Puntos clave:

• Investigación en inteligencia adaptativa y control motor
• Integración de aprendizaje automático, visión artificial y neurociencia
• Desarrollo de herramientas de análisis del comportamiento de código abierto
• Con sede en la Escuela Politécnica Federal de Suiza en Lausana (EPFL)

Servicios:

• DeepLabCut: una herramienta basada en aprendizaje profundo para la estimación de la postura sin marcadores
• CEBRA: un método de aprendizaje automático para el análisis de datos neuronales
• AmadeusGPT: un proyecto que aplica la inteligencia artificial a la investigación en neurociencia

Información de contacto y redes sociales:

• Sitio web: www.mackenziemathislab.org
• Twitter: www.x.com/TrackingActions
• Dirección: UPMWMATHIS LAB @ EPFL B1-3er piso 9 Chemin des Mines 1202 Ginebra

Conclusión

A medida que el aprendizaje profundo continúa evolucionando, también lo hacen las herramientas y tecnologías disponibles para el seguimiento de objetos. En 2025, el panorama está repleto de una variedad de herramientas poderosas que satisfacen diferentes necesidades, desde el seguimiento en tiempo real hasta el entrenamiento de modelos más avanzado. Ya sea que trabaje con análisis de video, robótica o sistemas autónomos, estas herramientas ofrecen soluciones sólidas que hacen que el seguimiento sea más preciso y eficiente. Explorar la opción adecuada para su proyecto puede generar un mejor rendimiento y resultados más exitosos en tareas de seguimiento complejas.