En el desarrollo de tecnología para vehículos inteligentes, entender hacia dónde dirigen los conductores su atención visual es crucial. Esta información, capturada a través de las cámaras frontales de los vehículos, puede ser clave para mejorar la seguridad vial y para diseñar sistemas avanzados de asistencia a la conducción. En este sentido, se plantea la identificación semántica de objetos como una tarea fundamental para el análisis de escenas viales.
En Q2BSTUDIO, empresa especializada en el desarrollo de software a medida y tecnología de vanguardia, comprendemos la importancia de la inteligencia artificial en este contexto. Los avances en visión por computadora y en modelos de lenguaje visual han permitido abordar este desafío de manera innovadora. Desde la detección directa de objetos hasta el uso de modelos basados en consultas, como los Vision-Language Models (VLMs), se exploran diferentes enfoques para relacionar los puntos de mirada con la semántica de los objetos en las escenas viales.
Los resultados obtenidos muestran que la detección directa de objetos y los VLM, especialmente el modelo Qwen2.5-VL-32b, son los más efectivos en esta tarea, alcanzando altos Macro F1-Scores. En particular, el VLM de mayor tamaño evidencia una robustez superior para identificar objetos pequeños y críticos para la seguridad, como los semáforos, incluso en condiciones adversas de visibilidad nocturna.
Por otro lado, los enfoques asistidos por segmentación presentan dificultades debido a una brecha semántica entre las partes y el todo, lo que resulta en una baja tasa de aciertos. Esta investigación resalta un equilibrio fundamental entre la eficiencia en tiempo real de los detectores tradicionales y la comprensión contextual y la robustez que ofrecen los grandes VLM.
Estos hallazgos no solo brindan información valiosa para el diseño de futuros sistemas de monitorización inteligente de conductores, sino que también enfatizan la importancia de la innovación en el desarrollo de tecnología para mejorar la seguridad en las carreteras.
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