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Anotación de vídeos

Convierte tus vídeos en activos estratégicos para tus modelos de IA. Nuestros servicios de anotación de vídeos combinan experiencia técnica y procesos rigurosos para producir conjuntos de datos precisos que se adapten a sus necesidades.

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Image of an AI wave
Image illustrating video annotation... artist view with multiple videos about to be prepared for AI

🎯 Cuadro por cuadro

Anotaciones precisas a la imagen más cercana: seguimiento de objetos, detección de movimiento, seguimiento multiobjeto... para sus modelos de IA en movilidad, salud o deporte.

Aprovecha mis vídeos para la IA

🛠️ Herramientas y experiencia

Combinamos herramientas adaptadas (interpolación, interpolación lineal, fotogramas clave) y equipos capacitados para garantizar una anotación fluida y coherente.

Optimizar mi canal de vídeo

🔄 Coherencia temporal

Nuestros equipos garantizan la coherencia entre los fotogramas y la calidad de las secuencias anotadas, para lograr modelos eficientes en entornos dinámicos.

Mejora del análisis de vídeo con IA

Técnicas de anotación

Satellite view of roads with cars. Each car is annotated with a bounding box

Cajas delimitadoras

La anotación de tipo Caja delimitadora consiste en delinear con precisión los objetos de interés de una imagen mediante rectángulos, para permitir que un modelo de visión artificial aprenda a detectarlos o reconocerlos automáticamente.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición del plano de anotación y de las clases de objetos que se van a ubicar

Anotación manual o semiautomática mediante recuadros delimitadores (imágenes, vídeos, vistas de satélite, etc.)

Validación cruzada y control de calidad (coherencia de las etiquetas, superposiciones, tasa de cobertura...)

Exportación de anotaciones a formatos estándar (COCO, YOLO, Pascal VOC...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Inspección industrial — Detección de defectos en las piezas en producción

Conducción autónoma — Rastreo de vehículos, peatones, señales de tráfico

Imágenes de satélite — Ubicación de edificios, áreas agrícolas o forestales

Image of a road, in a 2d annotation interface. Road is annotated with a complex polygon

Polígonos

La anotación de polígonos permite delinear con precisión los contornos complejos de los objetos de una imagen (formas irregulares, objetos anidados, etc.), algo esencial para los modelos de segmentación de instancias o semántica.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de categorías y criterios de segmentación

Anota objetos manualmente dibujando polígonos punto por punto

Control de calidad y verificación cruzada de contornos y clases

Exportación en formatos adaptados (máscaras COCO, máscara R-CNN, máscaras PNG...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Inspección industrial — Detección precisa de áreas defectuosas

Conducción autónoma — Segmentación de carreteras, aceras, vehículos

Imágenes de satélite — Delimitación de cultivos, edificios o áreas naturales

Image of object tracking used on smart glasses, to detect objects such as pedestrians

Seguimiento de objetos

LASeguimiento de objetos consiste en seguir uno o más objetos de interés en una secuencia de vídeo cuadro a cuadro, con el fin de modelar sus Trayectoria en el tiempo.

⚙️ Pasos del proceso:

Selección de objetos a rastrear (automóvil, persona, animal, producto, etc.)

Anotación manual o semiautomática de la posición cuadro por cuadro (cuadro delimitador, polígono,...)

Asociación coherente de un identificador único para cada objeto supervisado

Ajuste e interpolación de los fotogramas faltantes si es necesario

🧪 Aplicaciones prácticas:

Conducción autónoma — Seguimiento de peatones y vehículos en un entorno urbano

Venta minorista — Análisis del recorrido del cliente en las tiendas para estudiar los comportamientos de compra

Deporte — Seguimiento de jugadores para modelar actuaciones o crear estadísticas en tiempo real

Image of a scene... someone running through various frames, annotated with a bounding box

Clasificación temporal

Asignar etiquetas globales o contextuales a secuencias continuas de un vídeo, segmentándolas según períodos coherentes (por ejemplo: calma/actividad/alerta).

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de las categorías temporales que se van a anotar (estados, situaciones, niveles de actividad, etc.)

Anotar intervalos de tiempo con una sola etiqueta por segmento

Revise y compruebe la coherencia entre las transiciones

Exporte segmentos anotados con inicio/final + clase asociada (formatos: JSON, CSV, XML...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Estudios conductuales — Identificación de las fases: atención sostenida/distracción/fatiga

Circulación — Clasificación de secuencias: fluido/densa/bloqueada

Monitorización — Segmentación de periodos: activo/inactivo/error del sistema

Urban scene with multiple pedestrians annotated using skeletal keypoints for pose estimation and motion analysis in computer vision

Estimación de poses

Anota el posiciones corporales (puntos clave) cuadro por cuadro en una secuencia de vídeo, con el fin de modelar el movimientos de una o más personas a lo largo del tiempo.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición del esqueleto de puntos clave (por ejemplo: 17 puntos: cabeza, hombros, codos, rodillas...)

Anotación de puntos clave en cada fotograma o mediante fotogramas clave con interpolación

Revisión y corrección manuales en caso de oclusión o ambigüedad

Exportación en formatos especializados (puntos clave COCO, JSON estructurado, CSV por fotograma)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Deporte — Estudio del gesto técnico (lanzar, saltar, escribir...) en la formación en vídeo

Supervisión — Detección de actitudes sospechosas o anomalías motoras

Salud/Rehabilitación — Análisis de las amplitudes posturales y articulares

Annotation interface showing a vehicle tracked across multiple video frames using bounding boxes with interpolation for efficient labeling

Interpolación

Genere automáticamente las anotaciones faltantes entre varios fotogramas clave (Fotogramas clave) en un vídeo. Esta técnica se usa para acelerar la anotación manual, manteniendo al mismo tiempo la precisión suficiente para entrenar modelos de IA. Este método es aplicable a varios tipos de anotaciones: cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave, etc.

⚙️ Pasos del proceso:

Anotación manual de objetos o puntos en fotogramas clave (todos los fotogramas en X)

Activación de la interpolación automática en la herramienta de anotación (CVAT, Label Studio, Encord, etc.)

Verificación de las interpolaciones generadas: trayectorias, formas, coherencia

Ajuste manual de fotogramas en los que la interpolación es incorrecta

🧪 Aplicaciones prácticas:

Robótica logística — Animación fluida de objetos en movimiento entre dos posiciones

Vídeos incrustados — Seguimiento perfecto de vehículos o peatones sin anotar cada cuadro

Producción multimedia — Anotación acelerada de secuencias largas para segmentación o seguimiento

Casos de uso

Nuestra experiencia abarca una amplia gama de casos de uso de la IA, independientemente del dominio o la complejidad de los datos. Estos son algunos ejemplos:

1/3

🛍️ Comportamiento de los clientes en la tienda (Análisis del comercio minorista)

Anotaciones de vídeo capturadas en las tiendas para rastrear los movimientos y las interacciones con los departamentos y los productos. Los datos permiten analizar el recorrido del cliente o automatizar la generación de mapas de calor.

📦 Conjunto de datos: vídeos de cámaras de vigilancia, con anotaciones espaciales (casillas delimitadoras, ID de seguimiento) y categorización de las acciones (ver, realizar, descansar...).

2/3

🎾 Análisis de gestos deportivos

Vídeos comentados para seguir los movimientos de los atletas fotograma a fotograma (estimación de posturas, puntos clave). Las secuencias se clasifican según el tipo de gesto (escribir, saltar, correr) para entrenar modelos de detección automática o de entrenamiento inteligentes.

📦 Conjunto de datos: vídeos grabados de forma fija o móvil, anotados en puntos clave o cuadros delimitadores, con etiquetas de movimiento y metadatos temporales.

3/3

🚧 Monitorización de áreas sensibles

Secuencias de vídeo anotadas para detectar y seguir personas, vehículos o incidentes en entornos seguros (almacenes, obras de construcción, infraestructuras).

📦 Conjunto de datos: vídeos multicámara con anotaciones de varios objetos, identificación de clases (personal, intrusos, vehículos) y seguimiento sincronizado de la trayectoria a lo largo del tiempo.

Image of someone at the automatic cashier, in a shop... to illustrate fraud detection in a retail context

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roboflowImage illustrating Label Studio, an annotation platform

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Prestamos especial atención a seguridad y confidencialidad de los datos. Evaluamos la importancia de los datos que desea confiarnos e implementamos las mejores prácticas de seguridad de la información para protegerlos.

¿Sin stack? No hay problema.

Independientemente de sus herramientas, sus limitaciones o su punto de partida: nuestra misión es ofrecer un conjunto de datos de calidad. Elegimos, integramos o adaptamos la mejor solución de software de anotación para satisfacer sus desafíos, sin sesgos tecnológicos.

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