Visão computacional: como funciona e onde é aplicada

Nos últimos anos, a tecnologia vem transformando nossa rotina de maneiras antes inimagináveis. Um dos recursos digitais mais fascinantes é a visão computacional. Até parece um conceito saído de um filme de ficção científica, mas é uma realidade que está sendo incorporada à vida cotidiana das pessoas e empresas. 

Desde o reconhecimento facial usado na segurança de smartphones até veículos autônomos navegando nas estradas, a visão computacional já está presente em nosso dia a dia. Viabilizada por tecnologias de ponta, como inteligência artificial e machine learning, ela replica a visão humana, fornecendo base para que os computadores possam identificar e processar coisas da mesma forma que os humanos.

Neste artigo, apresentamos em detalhes o que é visão computacional e mostramos os fundamentos dessa tecnologia. Confira! 

O que é visão computacional?

A visão computacional é um subcampo da Inteligência Artificial, fornecendo às máquinas a capacidade de reconhecer e extrair dados/informações de objetos em imagens, vídeos e eventos da vida real. Com o recurso, os computadores reconhecem imagens automaticamente, sendo capazes de descrevê-las com precisão e eficiência.

Na dúvida sobre o que esse conceito? Tenha em mente que trata-se da capacidade das máquinas de “ver” e tomar decisões sobre o que viram.

Enquanto os humanos podem interpretar o que percebem dependendo das memórias e experiências anteriores, os computadores não conseguem e ainda lidam com a dificuldade em processar dados visuais. 

Para preencher a lacuna entre o que eles veem e entendem, os computadores empregam inteligência artificial (IA), redes neurais, aprendizagem profunda (DL), computação paralela e aprendizado de máquina (ML) para esse processo. Com isso, eles também conseguem reconhecer e descrever imagens.

Ainda tem dúvidas sobre inteligência artificial? Confira nosso infográfico e fique por dentro do assunto!

Como a visão computacional funciona?

Na prática, as aplicações de visão computacional usam inteligência artificial e machine learning para processar dados com precisão. Essa tecnologia é usada para identificar objetos e realizar reconhecimento facial. 

Para entender o que é visão computacional e como ela funciona, é importante saber conhecer as várias etapas do processamento das informações. São elas:  

1. Uma imagem ou vídeo é capturado por meio de uma câmera, ou qualquer sensor visual. Esses dados brutos são, então, pré-processados ​​para melhorar a qualidade e remover ruídos. Em seguida, a imagem processada passa por segmentação onde é particionada em múltiplos segmentos ou regiões, que possuem pixels com atributos semelhantes.
2. Os atributos ou características distintivas da imagem são extraídos para análise posterior. Esses recursos podem incluir bordas, texturas, cores ou formas. Esta etapa é crucial porque traduz a informação visual em uma forma que as máquinas possam compreender e usar de forma eficaz.
3. Os recursos extraídos são usados ​​no processo de reconhecimento. Os algoritmos de aprendizado de máquina são empregados neste estágio, para a execução de tarefas como reconhecimento de objetos, detecção de padrões e classificação. A partir do uso do machine learning, é possível treinar um grande conjunto de dados de imagens, o que facilita a diferenciação de vários objetos e padrões.
4. Interpretação dos resultados do processo de reconhecimento para tomar decisões ou realizar tarefas específicas. Essa é a etapa final! Em um veículo autônomo, por exemplo, os dados podem ser utilizados para identificar obstáculos e traçar um percurso seguro até o destino. 

Como vimos até aqui, a visão computacional é uma interação complexa entre aquisição de imagem, pré-processamento, segmentação, extração de características, reconhecimento e interpretação. Com esse fluxo de processos, seguindo todas as etapas, a visão computacional permite que as máquinas “vejam” e dêem sentido ao mundo ao seu redor.

Importância da visão computacional

A tecnologia de visão computacional usa algoritmos e modelos matemáticos para interpretar dados visuais, extraindo e analisando uma variedade de informações em imagens ou vídeos. 

Por exemplo, algoritmos de detecção de objetos identificam objetos específicos dentro de uma imagem, enquanto algoritmos de reconhecimento de imagem podem classificar o que a imagem representa. 

Sendo assim, mais do que reconhecer os elementos, a visão computacional também compreende o contexto em que eles existem. 

A tecnologia tem uma ampla gama de aplicações. Veja só: 

Monitoramento de espaços

A visão computacional é essencial para sistemas de monitoramento de espaços, voltados para segurança e vigilância. Ela permite a detecção automática de atividades suspeitas, a identificação de objetos e a análise de movimentos em tempo real. 

Isso é fundamental para a prevenção de incidentes e a rápida resposta a eventos indesejados, como furtos e roubos. 

Reconhecimento facial

Muitos programas de reconhecimento facial usam a visão computacional para reconhecer indivíduos em fotografias.  Assim, a tecnologia otimiza os processos de segurança, controle de acesso e identificação. 

O reconhecimento facial já é usado em aeroportos, edifícios públicos e residenciais, sistemas de autenticação e até mesmo em redes sociais. A capacidade de identificar pessoas automaticamente pode melhorar a segurança e a eficiência em várias situações.

Otimização operacional

A visão computacional extrai dados e analisa imagens que possibilitam identificar erros e detectar problemas em linhas de produção, por exemplo. Dessa maneira, a tecnologia permite otimizar processos operacionais em diversas indústrias. Isso inclui a automação de tarefas, rastreamento de produtos, monitoramento de estoques e logística. 

Ao proporcionar acesso a dados em tempo real, a visão computacional contribui para a eficiência e a tomada de decisões, levando à excelência operacional.

Controle de qualidade

Na indústria, a visão computacional é utilizada para o controle de qualidade. Ela permite identificar imperfeições, garantir a conformidade com padrões estabelecidos e reduzir defeitos em produtos. O resultado é um processo de produção mais consistente e confiável, que gera mercadorias com qualidade superior. 

Realidade aumentada

A realidade aumentada permite que smartphones e tecnologias vestíveis sobreponham ou incorporem conteúdo digital em ambientes do mundo real. Na prática, o seu mecanismo de funcionamento também depende fortemente da visão computacional. 

Para gerar profundidade e proporções adequadas, posicionando itens virtuais no ambiente real, os aplicativos de realidade aumentada contam com técnicas de visão computacional, que reconhecem superfícies como tampos de mesas, tetos e pisos.

Aplicação da visão computacional

A visão computacional pode ser aplicada em vários setores. A seguir, listamos alguns exemplos de uso da tecnologia em diferentes segmentos:

#1 Medicina

• Diagnóstico médico por meio de análise de imagens de exames, como radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas;
• Monitoramento de pacientes por meio de câmeras para detecção de sinais vitais e comportamentos específicos;
• Cirurgia assistida por computador para orientar os cirurgiões durante procedimentos.

#2 Segurança

• Sistemas de vigilância por vídeo para monitoramento e detecção de atividades suspeitas em áreas públicas e privadas;
• Reconhecimento facial para identificação de pessoas e controle de acesso;
• Análise de comportamento para identificar padrões incomuns e alertar sobre possíveis ameaças.

#3 Varejo

• Monitoramento de estoques, para rastrear a disponibilidade de produtos nas prateleiras; 
• Sistemas de pagamento automatizado, utilizando reconhecimento de objetos para identificar produtos e realizar transações sem a necessidade de atendimento nos caixas;
• Análise de comportamento do consumidor para personalizar ofertas e melhorar a experiência de compra.

#4 Marketing

• • Análise de sentimentos em redes sociais por meio de reconhecimento de expressões faciais em imagens e vídeos;
  • Publicidade interativa, utilizando realidade aumentada, para criar experiências envolventes;
  • Rastreamento de movimento e interações em eventos promocionais para avaliar o engajamento do público.

#5 Automotivo

• Sistemas de assistência ao motorista, como detecção de pedestres, reconhecimento de placas de trânsito e prevenção de colisões;
• Estacionamento automatizado por meio de câmeras que identificam espaços disponíveis e guiam o veículo até a vaga.

#6 Manufatura

• Controle de qualidade automatizado para identificar defeitos em produtos;
• Rastreamento de peças e componentes ao longo da linha de produção, para garantir eficiência e consistência;
• Manutenção preditiva, feita com a análise de imagens para identificar desgaste em equipamentos antes que ocorram falhas.

#7 Agricultura

• Monitoramento de culturas por meio de drones equipados com câmeras para detectar pragas, doenças e avaliar o crescimento das plantas;
• Classificação de frutas e vegetais com base em características visuais para automação da colheita;
• Controle de qualidade na produção de alimentos, identificando imperfeições e garantindo a conformidade com padrões.

Como vimos nos exemplos, além do reconhecimento facial e da direção autônoma, a visão computacional é usada na área da saúde para análise de imagens médicas, no varejo para gerenciamento de estoques, na agricultura para monitoramento de colheitas e em muitas outras situações. 

Apesar da complexidade dos seus processos, o objetivo da visão computacional é simples: criar máquinas que possam ver e compreender o nosso mundo tão bem quanto os seres humanos.

Visão computacional: invista em inteligência artificial com Ingram Micro

Agora que você já conhece o que é visão computacional, sabe que a tecnologia tem um futuro promissor, com muitas possibilidades de uso. À medida que os sistemas de visão computacional se tornam mais sofisticados e capazes, eles tendem a revolucionar vários setores e remodelar a forma como as pessoas interagem com as máquinas.

Para incorporá-la na estratégia de tecnologia da informação, é importante que a empresa invista também na aquisição de soluções de IA e machine learning.

Como distribuidora de soluções de ponta, a Ingram Micro é a parceira ideal para viabilizar a jornada de implementação da visão computacional nos processos da sua empresa. Entre em contato e saiba como podemos ajudar você!