Neural System
Soluciones · Educación

Apoyo a la gestión escolar y a la integridad de las evaluaciones

Toma de asistencia automática, supervisión de exámenes, participación en clase y ocupación de espacios del campus.

Celular en el Aula

Identifica el uso de celulares en áreas donde no está permitido

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Detección de la presencia y el uso de teléfonos celulares en ambientes donde están prohibidos por seguridad, calidad o confidencialidad, como líneas de producción, operación de máquinas, salas limpias, exámenes y entornos con información sensible.

Cómo funciona

  1. 1El detector identifica personas y teléfonos celulares en cada cuadro.
  2. 2El teléfono se asocia a la persona más cercana (manos/rostro).
  3. 3El incidente se registra por persona seguida, con el tiempo de uso acumulado.
YOLO11 (COCO)ByteTrack

Beneficios

  • Reduce los accidentes por distracción.
  • Garantiza el cumplimiento de las políticas de seguridad de la información.
  • Registro objetivo para feedback y capacitación.
hasta 25%
Reducción de incidentes por distracción
-40%
Tiempo improductivo con el celular

Estimaciones de referencia; los teléfonos muy pequeños u ocultos por las manos pueden no detectarse.

Supervisión de Exámenes con IA

Detecta miradas laterales, celulares y acercamiento entre candidatos

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Apoyo a la supervisión de exámenes, concursos y pruebas: la IA sigue a cada candidato y señala comportamientos sospechosos (mirada prolongada hacia el examen del vecino, uso de celular y acercamiento entre candidatos), marcando el instante exacto para la revisión del supervisor.

Cómo funciona

  1. 1El modelo de pose estima la orientación de la cabeza de cada candidato.
  2. 2Un detector de objetos busca celulares cerca de las manos y el rostro.
  3. 3La distancia entre cabezas indica acercamiento/comunicación.
  4. 4Cada incidente genera una marca temporal con imagen para auditoría.
YOLO11-PoseYOLO11 (COCO)Estimación de orientación de la cabeza

Beneficios

  • Un supervisor controla más salas con el apoyo de la IA.
  • Evidencia objetiva para apelaciones y anulaciones.
  • Efecto disuasivo comprobado de la vigilancia inteligente.
-50%
Supervisores por sala
-70%
Tiempo de revisión de grabaciones

La IA señala comportamientos para el análisis humano: la decisión final es siempre del supervisor/comisión.

Participación en el Aula

Alumnos atentos o distraídos y emociones durante clases y charlas

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Modelo de IA entrenado para reconocer expresiones faciales asociadas a sentimientos: felicidad, tristeza, miedo, asco, sorpresa, enojo, desprecio y neutralidad. Mide en tiempo real la reacción de clientes, alumnos y públicos ante productos, atención, clases, vitrinas y presentaciones.

Cómo funciona

  1. 1El detector YuNet localiza los rostros en cada cuadro.
  2. 2El modelo HSEmotion (entrenado con la base AffectNet) clasifica 8 emociones con probabilidades.
  3. 3Las lecturas se suavizan en el tiempo por persona para evitar oscilaciones.
  4. 4Un índice de satisfacción (valencia) resume el ánimo del público minuto a minuto.
YuNet (OpenCV)HSEmotion (AffectNet)Seguimiento facialYOLO11-pose

Beneficios

  • Feedback emocional objetivo, sin cuestionarios.
  • Identifica los momentos y productos que generan más entusiasmo (o frustración).
  • Complementa el NPS y las encuestas con datos continuos y anónimos.
+10–20%
Eficacia de las campañas
-50%
Costo de estudios de pre-test
tiempo real
Detección de insatisfacción en la atención

Las expresiones faciales indican emociones aparentes, no estados internos. Uso anónimo y agregado, en conformidad con la legislación de protección de datos aplicable.

Asistencia Automática

Registre rostros e identifique personas en videos, fotos y en vivo

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Registro y reconocimiento de rostros para control de acceso, acreditación, registro de asistencia y atención personalizada. Un rostro registrado se convierte en una firma numérica (embedding) que se compara en milisegundos con cada rostro detectado por las cámaras.

Cómo funciona

  1. 1El rostro se registra a partir de una foto o de la cámara (nombre y perfil).
  2. 2La red SFace genera un vector de 128 dimensiones que representa el rostro.
  3. 3Cada rostro detectado se compara con la base por similitud de coseno.
  4. 4Las personas identificadas y las no registradas generan eventos distintos (bienvenida × alerta).
YuNet (OpenCV)SFace (OpenCV Zoo)Similitud de coseno

Beneficios

  • Acceso y acreditación sin filas, tarjetas ni credenciales.
  • Atención personalizada: el vendedor sabe quién llegó.
  • Registro auditable de accesos.
-70%
Tiempo de acreditación
Costo cero
Gastos en credenciales y tarjetas
+15%
Ticket promedio de clientes recurrentes

Los datos biométricos son sensibles según la legislación de protección de datos aplicable: requieren consentimiento, finalidad específica y seguridad adecuada. En esta demostración los registros quedan solo en el equipo local.

Ocupación de Espacios del Campus

Entradas, salidas, permanencia y mapa de calor de circulación

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Conteo automático y anónimo de personas: entradas y salidas por línea virtual, ocupación en tiempo real, visitantes únicos, tiempo promedio de permanencia y mapa de calor de las áreas más visitadas, transformando las cámaras en un sensor de audiencia para decisiones de operación y marketing.

Cómo funciona

  1. 1Cada persona se detecta y se sigue con un identificador anónimo.
  2. 2El cruce de la línea virtual define una entrada o una salida.
  3. 3Las posiciones acumuladas forman el mapa de calor de circulación.
  4. 4Los reportes por hora, día, semana y tienda apoyan turnos, layout y campañas.
YOLO11 (COCO)ByteTrackLínea virtualHeatmap

Beneficios

  • Tasa de conversión real de la tienda (flujo × tickets).
  • Turnos del personal alineados con los picos de movimiento.
  • Layout y exhibición de productos guiados por el mapa de calor.
  • Control de aforo para la seguridad y las normas de protección contra incendios.
+5–15%
Aumento de la conversión en ventas
-10–20%
Costo de mano de obra ociosa
98%
Precisión típica de conteo

Conteo anónimo (sin identificación personal), compatible con la legislación de protección de datos aplicable. La precisión depende de la ubicación de la cámara.

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