Visão computacional: o que é e onde é aplicada?

A visão computacional é um campo da inteligência artificial que permite que máquinas interpretem e compreendam imagens do mundo real. Nos últimos anos, essa tecnologia tem crescido exponencialmente, tornando-se parte integrante do nosso cotidiano.

Ela está presente em smartphones, sistemas de segurança e estima-se seu mercado 7 vezes até 2025, refletindo sua importância crescente em diversas indústrias. 

Neste artigo, exploraremos em detalhes o funcionamento da visão computacional e suas diversas aplicações essenciais nos dias atuais. Acompanhe!

O que é visão computacional?

Visão computacional é um ramo da inteligência artificial focado na capacitação de máquinas para interpretar e entender imagens do mundo real. Ela utiliza algoritmos complexos para processar imagens digitais, permitindo que as máquinas reconheçam padrões visuais e envolvendo a interpretação de pixels (e a consequente extração de informações significativas a partir deles).

Por exemplo, ao tirar uma foto com seu smartphone, o reconhecimento de objetos pode identificar automaticamente pessoas ou itens na imagem. Por isso, é uma tecnologia que está por trás de muitas inovações modernas, como a identificação automática em redes sociais.

Como funciona?

Os princípios básicos da visão computacional incluem a interpretação de pixels, a extração de características importantes (como bordas, formas e  texturas) e a classificação dos objetos, ou dos padrões analisados a partir dos dados coletados.

Esses princípios são fundamentais para o funcionamento eficaz da computer vision em diversas aplicações atuais. Veja mais detalhes sobre esse funcionamento nas headings seguintes:

Captura de imagem

O primeiro passo na visão computacional é a captura da imagem através de sensores digitais ou câmeras. Esses dispositivos convertem imagens do mundo físico em dados, que são posteriormente utilizados por computadores.

Processamento de imagem

Após a captura, as imagens passam por um processamento inicial onde técnicas como a filtragem e o ajuste de contraste são aplicadas. Essas técnicas têm o objetivo de melhorar sua qualidade antes da análise, e isso pode incluir:

• A remoção de ruídos indesejados nas imagens;
• A melhoria na distinção entre diferentes elementos visuais.

Análise e interpretação dos dados

Finalmente, os algoritmos interpretam os dados processados para identificar padrões ou objetos específicos nas imagens capturadas. Por exemplo:

• Reconhecimento facial: identificação automática baseada em características faciais;
• Detecção de objetos: identificação rápida e precisa dos itens presentes em uma cena.

Esses processos permitem que as máquinas “vejam” e compreendam o ambiente ao seu redor.

Aplicações da visão computacional

Como você pôde entender até aqui, as aplicações da visão computacional podem marcar presença em diversas áreas da tecnologia. Reconhecimento facial, diagnósticos médicos, veículos autônomos, agricultura inteligente e a indústria são apenas alguns dos principais exemplos. A seguir, explicamos sobre cada uma delas:

Reconhecimento facial

O reconhecimento facial funciona capturando uma imagem facial e comparando-a com bancos de dados existentes para identificar indivíduos. 

Essa tecnologia tem aplicações práticas significativas em segurança pública — como câmeras nas ruas, por exemplo — além da autenticação em dispositivos móveis (como desbloqueio facial).

Diagnóstico médico

Na área médica, tecnologias baseadas em computer vision são utilizadas na análise de exames, como radiografias, para detectar doenças com precisão superior à análise humana tradicional. 

Casos reais demonstraram melhorias nos diagnósticos através dessa tecnologia inovadora, e um exemplo disso é a detecção precoce de doenças como o câncer: radiografias analisadas automaticamente podem detectar essas doenças mais cedo do que exames realizados apenas por humanos.

Essa aplicação não só aumenta a precisão dos diagnósticos, mas também melhora os resultados dos pacientes ao permitir intervenções mais rápidas.

Veículos autônomos

Veículos autônomos utilizam esta visão para interpretar sinais rodoviários e identificar pedestres enquanto navegam com segurança pelas ruas urbanas. Exemplos conhecidos incluem Tesla e Waymo. 

Esses veículos usam câmeras combinadas com algoritmos avançados para tomar decisões rápidas durante a condução, o que contribui para mais segurança durante os trajetos.

Indústria e manufatura

Na automação industrial, a visão computacional desempenha um papel crucial no controle de qualidade através da inspeção visual automatizada. Neste processo, câmeras detectam falhas nos produtos durante a produção, o que pode ser chamado de inspeção visual automatizada. 

Máquinas equipadas com câmeras podem verificar rapidamente se os produtos atendem aos padrões estabelecidos, e isso não apenas aumenta a eficiência mas também reduz custos associados à produção defeituosa.

Agricultura inteligente

Drones equipados com câmeras estão transformando o monitoramento agrícola ao analisar safras e detectar precocemente pragas ou patologias. 

Eles utilizam análises visuais realizadas durante os voos para um monitoramento eficiente, permitindo aos agricultores tomar decisões mais informadas sobre a irrigação, por exemplo, ou a aplicação de pesticidas.

Esse tipo de monitoramento pode aumentar significativamente os rendimentos das colheitas, enquanto minimiza desperdícios.

Benefícios da visão computacional

Até aqui, você já pode ter percebido que a adoção da visão computacional traz diversos benefícios. Independentemente de qual área será aplicada, essa tecnologia tem como principais melhorias o aumento da eficiência operacional, a melhoria na precisão dos dados analisados e a redução significativa nos erros humanos.

Esses benefícios tornam essa tecnologia atraente para as mais diversas empresas.

Desafios existentes

Apesar dos avanços significativos desta tecnologia, ainda existem alguns desafios técnicos possivelmente enfrentados por quem a adota. Eles consistem em limitações dos algoritmos existentes (pela dificuldade em reconhecer objetos em diferentes condições) e da necessidade de grandes volumes de dados rotulados — essencial para um treinamento eficaz das máquinas.

Além disso, questões éticas relacionadas ao uso do reconhecimento facial levantam preocupações sobre privacidade — vigilância excessiva sem consentimento informado, por exemplo — bem como viés algorítmico nas decisões automatizadas.

Futuro da visão computacional

As expectativas sobre os avanços esperados para esta tecnologia nos próximos anos incluem pontos como as melhorias necessárias nas capacidades dos algoritmos, contando principalmente com o aprendizado profundo (deep learning). Além disso, novas áreas que podem se expandir incluem:

1. A integração com Internet das Coisas (IoT), permitindo interações mais inteligentes entre dispositivos conectados;
2. A realidade aumentada aplicada ao comércio eletrônico ou educação interativa.

Essas tendências prometem expandir ainda mais as possibilidades dessa tecnologia inovadora no futuro próximo.

Em suma, a visão computacional está transformando setores variados ao aumentar eficiência, precisão e segurança nas aplicações discutidas anteriormente. Sua evolução contínua promete impactar ainda mais nossas vidas cotidianas nos próximos anos.

Se você gosta de tecnologia e quer continuar conhecendo sobre assuntos relacionados à inteligência artificial, deep learning e muito mais, continue conferindo os diversos outros artigos do Blog Ingram!