A visão computacional pode ser definida como uma solução que utiliza a inteligência artificial (IA) para permitir que computadores obtenham dados significativos a partir de entradas visuais. Os conhecimentos obtidos com a visão computacional são então usados para tomar ações automatizadas.
Neste artigo iremos abordar os seguintes tópicos:
O que é Visão Computacional?
A visão computacional utiliza a inteligência artificial (IA) para permitir que os computadores obtenham dados significativos a partir de entradas visuais, tais como fotos e vídeos. Os conhecimentos obtidos com a visão computacional são então usados para tomar ações automatizadas. Assim como a IA dá aos computadores a capacidade de 'pensar', a visão computacional lhes permite 'enxergar'.
Visão Humana vs. Visão Computacional
Como humanos, geralmente passamos nossas vidas observando nosso entorno usando nervos óticos, retinas e o córtex visual. Ganhamos contexto para diferenciar entre objetos, medir sua distância, calcular sua velocidade de movimento e detectar erros. Da mesma forma, a visão computacional permite que as máquinas alimentadas por IA, treinem a si mesmas para realizar esses mesmos processos. Estas máquinas usam uma combinação de câmeras, algoritmos e dados para fazer isso.
Entretanto, ao contrário dos seres humanos, os computadores não se cansam. Você pode treinar máquinas alimentadas por visão computacional para analisar milhares de ativos ou produtos em minutos. Isto permite às fábricas automatizar a detecção de defeitos indiscerníveis ao olho humano.
A visão computacional precisa de um grande banco de dados para ser verdadeiramente eficaz. Isto porque estas soluções analisam as informações repetidamente até obter todas as percepções possíveis necessárias para sua tarefa designada. Por exemplo, um computador treinado para reconhecer culturas saudáveis precisaria 'ver' milhares de entradas de referência visual de culturas, terras agrícolas, animais e outros objetos relacionados. Somente então ele reconheceria efetivamente diferentes tipos de culturas saudáveis, as diferenciaria de culturas insalubres, mediria a qualidade das terras agrícolas, detectaria pragas e outros animais entre as culturas, e assim por diante.
As 10 Principais Aplicações da Visão Computacional
Embora a capacidade dos olhos humanos esteja além do incrível, a visão computacional atual está trabalhando arduamente para recuperar o atraso. A seguir estão listadas as 10 principais aplicações da visão computacional em 2022:
1. Agricultura
Metodologias e ferramentas ultrapassadas estão sendo gradualmente eliminadas das terras agrícolas em todo o mundo. Hoje, os agricultores estão utilizando cada vez mais a visão computacional para aumentar a produtividade agrícola. Empresas especializadas em tecnologia agrícola estão desenvolvendo modelos avançados de visão computacional e inteligência artificial para fins de semeadura e colheita. Estas soluções também são úteis para a capina, detecção de fitossanidade e análise meteorológica avançada.
A visão computacional tem numerosas aplicações existentes e futuras na agricultura, incluindo o monitoramento de culturas com base em drones, pulverização automática de pesticidas, rastreamento de produtividade e classificação inteligente de culturas. Estas soluções alimentadas por IA analisam a forma, a cor e a textura das culturas para análise posterior. Através da tecnologia de visão computacional, registros meteorológicos, dados florestais e segurança de campo também são cada vez mais utilizados.
2. Veículos Autônomos
Líderes de mercado como Tesla, apoiados por tecnologias avançadas como a visão computacional e 5G, estão dando grandes passos rumo ao futuro. Os carros autônomos Tesla usam configurações de várias câmeras para analisar o ambiente que os rodeia. Isto permite que os veículos ofereçam aos usuários recursos avançados, como o piloto automático. O veículo também usa câmeras 360 graus para detectar e classificar objetos através da visão computacional.
Os motoristas de carros autônomos podem dirigir manualmente ou permitir que o veículo tome decisões autônomas. Caso um usuário opte por esta última opção, estes veículos usam a visão computacional para desenvolverem processos avançados, tais como planejamento de trajeto, percepção de direção e arbitragem de comportamento.
3. Reconhecimento Facial
Enquanto o reconhecimento facial já está em uso a nível pessoal, como por exemplo através de aplicativos de smartphone, a indústria de segurança pública também é um fator de destaque nas soluções de detecção facial. Detectar e reconhecer rostos em público é uma aplicação de visão computacional que já está sendo implementada em certas jurisdições.
O sucesso da detecção facial depende do aprendizado profundo e da visão mecânica. Os algoritmos de visão computacional detectam e capturam imagens de rostos de pessoas em público. Estes dados são então enviados para o sistema backend para análise, combinando algoritmos de análise e reconhecimento.
O reconhecimento facial por computador pode ser útil para detectar e prevenir atividades criminosas. Estas soluções também têm aplicações no rastreamento de pessoas específicas para missões de segurança.
4. Rastreamento de Pose Humana
Modelos de rastreamento de pose humana utilizam a visão computacional para processar entradas visuais e simular a postura humana. O rastreamento de poses humanas é outra capacidade da visão computacional aplicada em indústrias como jogos, robótica, aplicações de fitness e fisioterapia.
Por exemplo, o dispositivo de jogos Microsoft Kinect pode monitorar com precisão as ações do jogador através do uso da visão computacional. Ele funciona detectando as posições das articulações do esqueleto humano em um plano 3D e reconhecendo seus movimentos.
5. Entretenimento Interativo
Já se foram os dias em que o entretenimento digital significava que o espectador tinha que sentar e assistir sem participar. Hoje, as soluções de entretenimento interativo utilizam a visão computacional para proporcionar experiências verdadeiramente imersivas. Serviços de entretenimento de última geração usam inteligência artificial para permitir que os usuários participem de experiências dinâmicas.
Por exemplo, o Google Glass e outros óculos inteligentes, demonstram como os usuários podem receber informações sobre o que veem enquanto o utilizam. As informações são enviadas diretamente para o campo de visão do usuário. Estes dispositivos também podem responder a movimentos da cabeça e mudanças nas expressões, permitindo aos usuários transmitir comandos simplesmente movendo a cabeça.
6. Imagens Médicas
Os sistemas médicos dependem muito dos princípios de detecção de padrões e classificação de imagem para diagnósticos. Enquanto estas atividades foram em grande parte realizadas manualmente por profissionais de saúde qualificados, as soluções de visão computacional estão lentamente se intensificando para ajudar os médicos a diagnosticar as condições dos pacientes.
Houve um aumento notável na aplicação de técnicas de visão computacional para o processamento de imagens médicas. Isto é especialmente predominante em patologia, radiologia e oftalmologia. O reconhecimento de padrões visuais, através da visão computacional, permite que produtos avançados, como o Microsoft InnerEye, forneçam diagnósticos rápidos e precisos em um número crescente de especialidades médicas.
7. Fábricas
A fabricação é um dos processos mais intensivos tecnologicamente do mundo moderno. A visão computacional é popular em fábricas e é comumente usada em sistemas de inspeção alimentados por IA. Tais sistemas são predominantes em laboratórios e armazéns de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) e permitem que essas instalações operem de forma mais inteligente e eficaz.
Por exemplo, os sistemas de manutenção preditiva usam a visão computacional em seus sistemas de inspeção. Estas ferramentas minimizam as falhas de máquinas e deformações de produtos através da varredura constante do ambiente. Se uma possível falha ou produto defeituoso for detectado, o sistema notifica o pessoal humano, permitindo que ele realize correções. Além disso, a visão computacional é utilizada pelos trabalhadores em atividades de embalagem e monitoramento de qualidade.
Graças aos avanços trazidos pela indústria 4.0, a visão computacional também está sendo usada para automatizar processos que, de outra forma, exigiriam muita mão-de-obra, tais como montagem e gerenciamento de produtos. A montagem de produtos alimentados por IA é mais comumente vista em linhas de montagem de produtos delicados, tais como eletrônicos. Empresas como a Tesla estão trazendo a automação completa dos processos de fabricação em suas fábricas.
8. Gerenciamento de Varejo
Enquanto as experiências de compras sem interação sempre foram o futuro inevitável, a pandemia COVID-19 certamente ajudou a acelerar a adoção de aplicações de visão computacional pela indústria varejista. Hoje, gigantes tecnológicos como a Amazon, estão explorando ativamente como o varejo pode ser revolucionado usando a visão IA para permitir aos clientes "pegar e largar".
As lojas de varejo já estão adotando soluções de visão computacional para monitorar a atividade dos compradores, tornando a prevenção de perdas não intrusiva e amigável ao cliente. A visão computacional também está sendo usada para analisar o humor dos clientes e personalizar os anúncios publicitários. Além disso, soluções de visão orientadas por IA estão sendo usadas para maximizar o ROI através de programas de retenção de clientes, rastreamento de estoque e avaliação de estratégias de colocação de produtos.
9. Educação
Com a educação remota recebendo um aumento devido à pandemia da COVID-19, a indústria de tecnologia educacional também está alavancando a visão computacional para várias aplicações. Por exemplo, os professores usam soluções de visão computacional para avaliar o processo de aprendizagem de forma não-obstrutiva. Essas soluções permitem que os professores identifiquem os alunos 'desligados' e ajustem o processo de ensino para garantir que eles não sejam deixados para trás.
Além disso, a visão computacional está sendo usada para aplicações como suporte logístico escolar, aquisição de conhecimento, monitoramento de frequência e avaliações regulares. Um exemplo comum disto é a utilização de webcams com visão computacional, que estão sendo usadas para monitorar os alunos durante os exames. Isto torna as práticas desleais mais fáceis de detectar através da análise dos movimentos dos olhos e do comportamento corporal.
10. Transporte
Os sistemas de visão computacional estão sendo cada vez mais aplicados para aumentar a eficiência do transporte. Por exemplo, a visão computacional está sendo usada para detectar violadores de sinais de trânsito, permitindo assim que as autoridades policiais minimizem o comportamento inseguro nas estradas.
Soluções inteligentes de detecção e processamento também estão sendo usadas para detectar infrações por excesso de velocidade e direção errada, entre outros comportamentos perturbadores. Além disso, a visão computacional está sendo usada por sistemas inteligentes de transporte para análise do fluxo de tráfego.
Conclusão
A visão computacional é uma tecnologia revolucionária com muitas aplicações interessantes. Esta solução de ponta utiliza os dados que geramos todos os dias para ajudar os computadores a 'ver' nosso mundo e nos dar insights úteis que ajudarão a aumentar a qualidade de vida em geral. Espera-se que a visão computacional liberte o potencial de muitas tecnologias novas e estimulantes, ajudando-nos a levar vidas mais seguras, mais saudáveis e mais felizes.
Quer saber mais sobre Visão Computacional e suas Aplicações? Acesse já o nosso site!
Fonte:
https://www.spiceworks.com/
