(untitled) (Revista de Investigación UNIVO, 2025)
Con la evolución de la modernidad y los nuevos desafíos que conlleva, se presenta una solución avanzada que utiliza el algoritmo YOLOv3 para el conteo de objetos en tiempo real. Este algoritmo consiste en la detección y el conteo precisos de objetos en imágenes y videos, lo que da lugar a diversas aplicaciones, como seguridad, logística, agricultura y control de calidad. El algoritmo YOLOv3, un sistema de reconocimiento de objetos basado en aprendizaje automático, ha demostrado ser una herramienta eficiente para detectar múltiples clases de objetos con alta velocidad de procesamiento en una sola imagen o fotogramas en videos. En este estudio, se utiliza el algoritmo YOLOv3 para abordar el problema del conteo de objetos, aprovechando su capacidad para detectar y localizar objetos en una imagen y proporcionar un conteo preciso en tiempo real. Se describe el proceso de configuración de YOLOv3, el proceso de entrenamiento del modelo y la evaluación de su rendimiento en diferentes conjuntos de datos. Los resultados experimentales muestran que la solución propuesta ofrece una precisión prometedora en la detección y el conteo de objetos, superando las limitaciones de los enfoques tradicionales. Este estudio contribuye al avance de la visión artificial y proporciona una herramienta eficaz para aplicaciones que requieren el conteo de objetos en tiempo real.