HCtch DEVELoPMENT

Resumen

• Rol: Lead iOS Developer (Desarrollo integral de la aplicación y pipeline de reconocimiento)
• Cliente / Contexto: Aplicación universal iOS (iPhone/iPad) orientada al reconocimiento visual de patrones luminosos en dispositivos físicos mediante inteligencia artificial local.
• Tech Stack: iOS, AVFoundation, TensorFlow Lite, OpenCV, Objective-C++, Swift

El Reto

Integrar por primera vez en una app iOS un sistema de reconocimiento visual basado en modelos de inteligencia artificial personalizados, colaborando directamente con el especialista en IA para estructurar y trasladar un pipeline de procesamiento típico de entornos Python a un entorno móvil nativo. La solución requería analizar en tiempo real los indicadores luminosos de un dispositivo físico, interpretar sus patrones temporales e identificar su estado, sirviendo como pionera para su futura adaptación a Android.

Logros y Aportes Técnicos

• Captura de Vídeo y Procesamiento en Tiempo Real:
  • Implementación de la captura de vídeo mediante AVFoundation para procesar localmente los fotogramas obtenidos por la cámara del dispositivo.
  • Validación del funcionamiento del pipeline en condiciones reales mediante pruebas de campo con dispositivos iPhone/iPad y hardware físico real.
• Pipeline de Inteligencia Artificial (TensorFlow Lite):
  • Combinación de múltiples modelos de TensorFlow Lite dentro del pipeline para localizar la región de interés, analizar la señal visual de cada frame y clasificar su comportamiento en secuencias temporales.
• Puente Nativo con OpenCV y Objective-C++:
  • Integración de OpenCV mediante Objective-C++ para crear el puente de comunicación con Swift.
  • Ejecución eficiente de operaciones de conversión, redimensionado y recorte de imágenes previas a la inferencia de los modelos.

Impacto y Resultados Técnicos

• Estandarización Multiplataforma: La implementación iOS funcionó con éxito como la primera versión móvil oficial del sistema de reconocimiento visual, sentando las bases arquitectónicas y técnicas para su posterior adaptación en la plataforma Android.
• Inferencia Local Avanzada: Desarrollo exitoso de una solución completamente autónoma capaz de apuntar mediante la cámara a un dispositivo físico, reconocer sus patrones de luz de forma automática y mostrar la interpretación del estado en tiempo real sin dependencias de red críticas.