Tareas inteligentes

Visión general

Las tareas inteligentes son aplicaciones de vanguardia de la tecnología de drones. En este proyecto aprenderás a desarrollar un sistema de seguimiento e identificación visual basado en IA.

Lo que aprenderás

• Tecnología de visión por IA
• Despliegue de modelos de aprendizaje profundo
• Algoritmos de seguimiento de objetivos
• Diseño de tareas inteligentes

Materiales necesarios

Artículo	Cantidad	Descripción
Drone con cámara instalada	1	ESP32-S3
Ordenador	1	Con entorno VS Code + ESP-IDF
Cable de datos USB	1	Para programar
Modelos de IA entrenados	varios	MobileNet, Yolo, etc.

Paso 1: Conocer la visión por IA

La visión por IA, mediante modelos de aprendizaje profundo, permite:

• Clasificación de imágenes
• Detección de objetivos
• Reconocimiento de rostros

Elige modelos de IA ligeros adecuados para el ESP32-S3, como MobileNetV2, YoloV5s, etc.

Paso 2: Despliegue del modelo

Usa TensorFlow Lite for Microcontrollers o la librería ESP-DL para desplegar los modelos entrenados en el ESP32-S3.

Optimiza el modelo para reducir el cómputo y el uso de memoria, garantizando la ejecución en tiempo real en el ESP32-S3.

Paso 3: Implementación en código

void faceTracking() {
    // Capturar la imagen
    camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get();
    if (!fb) return;

    // Preprocesar la imagen
    preprocessImage(fb->buf, fb->width, fb->height);

    // Inferencia del modelo (detección de rostros)
    detection_result_t result;
    runFaceDetectionModel(&result);

    // Procesar el resultado de la inferencia
    if (result.num_faces > 0) {
        // Calcular el centro del rostro
        int face_x = result.faces[0].x + result.faces[0].width / 2;
        int face_y = result.faces[0].y + result.faces[0].height / 2;

        // Controlar el drone para que siga el rostro
        trackTarget(face_x, face_y);
    }

    esp_camera_fb_return(fb);
}

Paso 4: Compilar, grabar y probar

1. Compila y graba el código
2. Prueba funciones como el seguimiento de rostros y el reconocimiento de objetos
3. Observa si el drone sigue el objetivo con precisión

Solución de problemas

La inferencia del modelo es lenta

• Usa un modelo más pequeño
• Optimiza el flujo de preprocesamiento

La precisión de reconocimiento es baja

• Mejora los datos de entrenamiento
• Ajusta los parámetros del modelo

Sensación de logro

¡Enhorabuena! Has implementado un sistema de tareas inteligentes basado en IA, ¡una aplicación de vanguardia de la tecnología de drones!

Siguiente paso

En el siguiente proyecto integrarás todos los conocimientos para afrontar el reto final: un sistema de navegación autónoma con evitación de obstáculos.