# Detección de objetos

{% hint style="info" %}
Necesitarás instalar los módulos de AI y disponer de un ordenador con GPU para completar este tutorial. Consulta la [installation guide](https://docs.augelab.com/spanish/interfaz-de-augelab-studio/external-features/module-downloader#installing-the-ai-bundle) para más instrucciones.
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La detección de objetos es un tema de gran interés tanto en visión por computador como en los medios. Esta práctica se aplica ampliamente en muchas industrias y tiene aún más áreas potenciales de aplicación.

Este tutorial te mostrará cómo crear un sencillo sistema de aviso de colisión en un autobús público.

### Metraje <a href="#footage" id="footage"></a>

Como en cualquier escenario, necesitaremos metraje frontal de un autobús público. Descarga el video de la dash-cam:

{% file src="<https://1490675745-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F05D1CT7pajknL8HxF5RY%2Fuploads%2Fgit-blob-65988892671dd6c3f4b047bbeac2a347bdb3fee4%2Fdash_cam_public_bus.mp4?alt=media>" %}

Usando el bloque [Video](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/input-output/image-inputs/video), leeremos el resultado de la dash-cam. También necesitaremos el bloque [Object Detection](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/ai-blocks/object-detection) para detectar cualquier persona, bicicleta o coche con el que podamos entrar en contacto.

Crea el siguiente escenario:

<figure><img src="https://1490675745-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F05D1CT7pajknL8HxF5RY%2Fuploads%2Fgit-blob-f57e9e05864d3ea0172ecc266e69b70f352fb6be%2Fimage%20(14).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Dado que nuestro sistema de detección de colisiones debe comprobar únicamente si hay un objeto delante del autobús, tendremos que usar el bloque [Check Area](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/detections-shapes/roi-processing/check-area) y seleccionar el área de aviso de colisión:

<figure><img src="https://1490675745-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F05D1CT7pajknL8HxF5RY%2Fuploads%2Fgit-blob-d6bc5d6e045c110effcc20a0e6775236cd085cb6%2Fimage%20(15).png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

El bloque [Check Area](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/detections-shapes/roi-processing/check-area) nos permitirá evaluar si hay objetos en el área del cuadro de referencia. Usa los bloques [Not](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/data-logic/logic/not) y [Led Output](https://docs.augelab.com/spanish/function-blocks/blocks-reference/input-output/outputs-exports/led-output) para indicar si nuestro sistema de colisión funciona como se espera o no:

<figure><img src="https://1490675745-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F05D1CT7pajknL8HxF5RY%2Fuploads%2Fgit-blob-d1563d40143f0428ca97c851ae92ea692f2b93c1%2FAnimation.gif?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
