Visão computacional: como funciona, quais as etapas e as aplicações?

19 de Outubro de 2021 por Stefanini

Novidades tecnológicas como Inteligência Artificial, novas linguagens de desenvolvimento Mobile,  Internet das Coisas (IoT) e Big Data antes eram vistas apenas como possibilidades distantes.

Hoje, entretanto, são aplicadas no dia a dia do mundo empresarial de forma cada vez mais habitual. Por isso, estar atualizado e em contato com essas inovações é uma necessidade para gestores de todos os segmentos.

Quer seja ao aprender técnicas administrativas que surgiram em empresas de TI para aplicá-las no negócio, como é o caso das certificações SCRUM, ou por necessitar implementar inovações na operação da organização. Não é mais viável ignorar a transformação digital em andamento.

Em vista disso, um dos temas que deve ganhar destaque em breve é a visão computacional. Veja o artigo que preparamos para ajudar você a estar por dentro desse assunto antes da concorrência. Descubra como pode ser útil!

O que é visão computacional e como funciona?

Como uma das áreas da IA que estuda o processamento de imagens reais por um computador, a visão computacional é uma tecnologia que consegue replicar algumas das capacidades da visão humana, usando softwares, para que as máquinas consigam enxergar.

O processo humano de enxergar inicia com os olhos captando a luz refletida por objetos, o que depois é processado pelo cérebro, que identifica e interpreta o que está sendo visto. De maneira semelhante, na visão computacional câmeras ou sensores recebem uma imagem e algoritmos baseados em Deep e Machine Learning fazem a análise da figura detectada.

Quais as etapas de realização?

A fim de que essa tecnologia possa ser executada com sucesso, a sua programação divide o processo em etapas, que vão desde a captação até a interpretação de uma imagem. A seguir explicamos cada uma delas. Confira!

Aquisição

Aquisição é o nome da fase inicial da visão computacional, na qual câmeras e sensores captam a imagem. Nessa etapa, é são identificados detalhes como intensidade da luz, cores ou profundidade por meio da interceptação de pixels.

Processamento

Um software processa a figura captada no passo inicial, fazendo ajustes, como redução de ruídos, cor e luminescência. Além de também otimizar o contraste e o brilho, bem como amplificar a nitidez e realizar outras adequações que visam garantir a qualidade da imagem.

Análise

Após a etapa de processamento a máquina começa a entender a imagem recebida. Para isso, é atribuída a ela uma função composta por duas incógnitas independentes de forma a facilitar a visualização pelo hardware, tornando-a uma figura objetiva e única.

Reconhecimento de padrões

Por fim, as características matemáticas da imagem — textura, formatos, movimentos — são reconhecidas. A base pela qual são identificadas no software se origina no aprendizado de máquina que a Inteligência Artificial permite, resultando na classificação da figura visualizada.

Quais as aplicações da visão computacional?

Em um primeiro momento, essa tecnologia pode até parecer pouco prática. No entanto, ela já apresenta diversas aplicabilidades que geram otimizações e melhorias no cotidiano de vários segmentos. Conheça alguns exemplos de como a visão computacional vem sendo usada!

Segurança

O reconhecimento facial provavelmente foi a primeira ideia que veio à sua mente após compreender do que se trata a visão computacional, não é mesmo? Afinal, seja devido a menções em filmes ou às notícias de sua aplicação como ferramenta de segurança pública pelo mundo, essa forma de utilização é a mais conhecida.

Mas essa tecnologia não serve apenas para encontrar suspeitos em aeroportos, imagens de câmeras de rua e em eventos. Ela também é usada em aplicativos do setor financeiro, redes sociais e outras plataformas para o login ou a confirmação de operações.

Serviços públicos

Além do rosto, a visão computacional tem a capacidade de identificar outros objetos. Por isso, está sendo implementada para o reconhecimento de veículos. Ou ainda, quando se trata do trânsito, o monitoramento de tráfego também lança mão dessa tecnologia. Assim, os serviços públicos se tornam mais ágeis.

Marketing

Com o uso massivo das redes sociais, bilhões de imagens são compartilhadas em um único dia, dentre elas logotipos e outros elementos visuais de marcas, protegidos por direito autoral. 

Pensando em evitar sua utilização indevida ou a fim de reconhecer e responder a menções não textuais de clientes, de forma a aproveitar a chance de fazer marketing de oportunidade ou se relacionar com os fãs da empresa, a visão computacional identifica tais postagens.

Indústria

Como a visão computacional supera a humana em agilidade e precisão, na indústria ela é aplicada no controle de qualidade, para a contagem, a identificação de problemas ou falhas e em outras tarefas que podem ser otimizadas por essa tecnologia. 

Saúde

Os diversos exames de imagem — radiografia, tomografia, ressonância, ultrassonografia, etc. —, bem como, análises visuais microscópicas são fundamentais para o diagnóstico precoce de doenças. No entanto, suas interpretações, se sujeitas às limitações do olho humano, podem não ser tão antecipadas quanto seriam se avaliadas com essa tecnologia.

Como esses procedimentos são analisados com o intuito de encontrar padrões, os algoritmos da visão computacional podem definir quais são os objetos e figuras que está enxergando. Por tanto, a sua aplicação no campo da saúde é bastante lógica.

Agricultura

Pode parecer estranho para quem não está ciente das inovações que aplicam algoritmos ao agronegócio, mas esse segmento da economia já utiliza a visão computacional em ações para:

  • acompanhamento do plantio e do desenvolvimento da lavoura;
  • automatização da colheita;
  • controle de pragas e ervas daninhas;
  • limitação da presença de animais;
  • uso adequado de fertilizantes;
  • rastreamento do rebanho;
  • supervisão do crescimento e do aumento de peso dos animais.

Qual a relação com o Deep Learning?

A Inteligência Artificial é uma tecnologia que aprende sozinha, com base na identificação de padrões, processo que é chamado machine learning. Sua evolução é o Deep Learning, uma vez que ele depende de um grande volume de dados para detectar semelhanças com precisão.

A visão computacional usa essa ferramenta para abastecer continuamente sua rede neural com os exemplos que servem como fonte para interpretar, catalogar, classificar e reconhecer o que está em uma imagem.

No mundo empresarial, o Deep Learning já está sendo utilizado no Data Analytics, permitindo a otimização de performance de campanhas de marketing digital, do desenvolvimento de produtos e de análises de Business Intelligence, bem como, está possibilitando a personalização das interações por meio de chatbots e assistentes virtuais, tornando tais soluções mais ágeis e resolutivas.

Atualmente, a visão computacional é muito aplicada no mundo dos negócios, mesmo que passando despercebida por estar associada com outras tecnologias. Porém, não é possível definir que essas são as funções às quais está limitada. Mais do que isso, seu funcionamento e programação podem ser desenvolvidos, criando uma gama de opções de uso inimagináveis. 

Por tanto, essa solução deve ser acompanhada e implementada para assegurar o desenvolvimento de sua organização dentro do contexto digital, assim como da competitividade de mercado de sua empresa.

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