Uma rápida visão geral da IA visual e como ela funciona

Todos os dias, câmaras em fábricas, hospitais, cidades, veículos e dispositivos de consumo capturam enormes quantidades de imagens e vídeos. Esse fluxo constante de dados visuais cria novas possibilidades, mas também dificulta a compreensão do que está a acontecer e a tomada de medidas rápidas.

Por exemplo, cruzamentos movimentados ou espaços públicos lotados podem mudar de um momento para o outro. Monitorar esses ambientes manualmente é lento e muitas vezes impreciso, especialmente quando são necessárias decisões rápidas e confiáveis. 

Para lidar com situações como essas, os sistemas precisam de uma maneira de compreender as informações visuais à medida que elas aparecem e responder em tempo real. A visão computacional torna isso possível, permitindo que as máquinas analisem imagens e vídeos, reconheçam padrões e extraiam informações úteis. 

Os sistemas de visão computacional anteriores dependiam de regras fixas, que funcionavam em ambientes controlados, mas frequentemente falhavam quando condições como iluminação ou ângulos de câmara mudavam. A IA de visão moderna melhora essa abordagem usando inteligência artificial e aprendizagem automática. 

Em vez de apenas capturar ou armazenar imagens, esses sistemas analisam dados visuais em tempo real, aprendem com exemplos e se adaptam a ambientes em constante mudança. Isso torna a IA visual mais eficaz em situações do mundo real e permite que ela melhore ao longo do tempo, à medida que é utilizada em mais aplicações.

Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente o que é a IA visual e como ela pode ser usada para criar fluxos de trabalho inteligentes de ponta a ponta. Vamos começar!

O que é IA visual?

A IA visual é um ramo da inteligência artificial que permite que as máquinas compreendam e interpretem imagens e vídeos. Em outras palavras, os sistemas de IA visual analisam o que veem e usam essas informações para apoiar ações, otimizar previsões ou tomar decisões como parte de um fluxo de trabalho mais amplo. Ao contrário da IA generativa, que cria novos conteúdos, a IA visual concentra-se em compreender e extrair informações de dados visuais existentes.

Por exemplo, monitorar atividades em uma fábrica ou em um espaço público por longos períodos requer velocidade e consistência que podem ser difíceis de manter manualmente. Os sistemas de IA de visão podem lidar com esse desafio aplicando técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para reconhecer padrões, identificar detalhes relevantes e responder à medida que novas informações visuais aparecem. 

Como as imagens e os vídeos são frequentemente gerados em grandes volumes e em alta velocidade, os sistemas de IA visual podem processar dados visuais continuamente e aplicar as mesmas regras a cada quadro. Isso torna os resultados mais consistentes e ajuda as equipas a melhorar as operações, mantendo a precisão à medida que as condições mudam.

Na prática, a IA visual geralmente faz parte de um sistema de IA completo. Ela conecta modelos de IA visual com lógica de decisão e outras ferramentas que atuam sobre os resultados. Ao transformar entradas visuais em insights úteis, a IA visual pode automatizar tarefas rotineiras e apoiar uma tomada de decisão mais rápida e segura em muitas aplicações de visão computacional.

Como funciona a IA visual: passando de dados visuais para insights acionáveis

Então, como é que um sistema ou máquina passa de ver uma imagem ou vídeo para compreender o que está a acontecer e decidir o que fazer a seguir?

O processo começa com a entrada visual do mundo real, como fotos, videoclipes, imagens ao vivo de câmaras ou fluxos de sensores. Como esses dados podem variar muito em qualidade, iluminação e ângulo da câmara, geralmente precisam ser preparados antes da análise. 

Essa preparação pode incluir redimensionamento de imagens, ajuste de iluminação e organização de quadros de vídeo num formato consistente. Contexto adicional, como marcas de tempo ou localização da câmara, é frequentemente incluído para apoiar uma análise mais precisa.

Os dados preparados são então utilizados dentro de uma estrutura de aprendizagem que permite ao sistema reconhecer padrões visuais. Ao treinar com imagens e vídeos rotulados, um modelo de IA visual aprende como objetos, padrões e eventos aparecem em diferentes condições. 

Esse entendimento adquirido forma a base para muitas tarefas comuns de visão computacional, como deteção de objetos (identificar e localizar objetos dentro de uma imagem) e segmentação de instâncias (separar e rotular objetos individuais ao nível do pixel). Modelos de IA de visão de última geração, como Ultralytics , são projetados para dar suporte a essas tarefas, mantendo-se rápidos e precisos em ambientes do mundo real.

Depois que o sistema é implementado, as entradas visuais são processadas continuamente como parte de um fluxo de trabalho completo. O modelo analisa imagens e vídeos e envia os resultados para painéis, ferramentas de automação ou outros sistemas de IA. Em alguns casos, os agentes de IA visual usam esses resultados para acionar ações ou apoiar a tomada de decisões, transformando a compreensão visual em insights práticos e acionáveis.

A evolução dos modelos e arquiteturas de visão

À medida que aprende mais sobre IA de visão, pode questionar-se por que os modelos e as arquiteturas são importantes e como afetam o desempenho do sistema. Os modelos de IA de visão são cruciais para as inovações atuais em visão computacional.

A maioria dos sistemas de IA de visão é construída em torno de um modelo que determina como as imagens e os vídeos são analisados. O modelo define o que o sistema pode reconhecer numa cena e o seu desempenho em diferentes condições. 

À medida que as aplicações de IA visual se tornaram mais variadas e complexas, os modelos de IA visual e as suas arquiteturas subjacentes continuaram a evoluir para acompanhar essa evolução e serem fáceis de usar. Os primeiros sistemas de visão computacional exigiam que os engenheiros definissem manualmente o que o sistema deveria procurar, como bordas, cores ou formas específicas. 

Essas abordagens baseadas em regras funcionavam bem em ambientes controlados, mas muitas vezes falhavam quando a iluminação mudava, a qualidade da câmara variava ou as cenas se tornavam mais complexas. Os modelos modernos de IA de visão adotam uma abordagem diferente. 

Muitos modelos de código aberto aprendem padrões visuais diretamente a partir dos dados, o que os torna mais flexíveis e mais adequados para ambientes do mundo real, onde as condições são imprevisíveis. Os avanços na arquitetura dos modelos também simplificaram a forma como as imagens e os vídeos são processados, tornando esses sistemas mais fáceis de implementar e integrar em plataformas práticas de IA de visão.

YOLO Ultralytics são um bom exemplo dessa mudança. Modelos como o YOLO26 são amplamente utilizados para tarefas de deteção de objetos que exigem velocidade e consistência, especialmente em aplicações de vídeo ao vivo. 

Explorando tarefas essenciais de IA para visão artificial

Aqui estão algumas das principais tarefas de visão computacional nas quais os sistemas de visão baseados em IA se apoiam para compreender informações visuais e otimizar ambientes do mundo real:

• Detecção de objetos: Esta tarefa permite que um sistema identifique quais objetos estão presentes numa imagem ou vídeo e determine onde eles estão localizados, normalmente desenhando caixas delimitadoras ao redor de cada objeto.
• Classificação de imagens: com esta abordagem, uma imagem inteira é analisada e recebe um ou mais rótulos com base no seu conteúdo geral, ajudando a organizar os elementos visuais e a informar as decisões.
• Segmentação de instâncias: para tarefas que exigem maior precisão, esta tarefa divide uma imagem ao nível dos pixels para separar objetos ou regiões dentro de uma cena.
• Rastreamento de objetos: em aplicações baseadas em vídeo, essa capacidade permite acompanhar objetos entre quadros, preservando a sua identidade e movimento ao longo do tempo.
• Estimativa de pose: identifica pontos-chave em pessoas ou objetos, como articulações ou pontos de referência, para determinar a sua posição, postura e movimento em ambientes dinâmicos.

O papel dos conjuntos de dados na IA visual

Por trás de cada sistema eficaz de IA visual está um conjunto de dados bem organizado. Esses conjuntos de dados de IA visual fornecem as imagens e os vídeos a partir dos quais os modelos de IA visual aprendem, ajudando-os a reconhecer objetos, padrões e cenas em ambientes do mundo real. 

A qualidade dos dados afeta diretamente a precisão e a confiabilidade do sistema. Para tornar os dados visuais impactantes, os conjuntos de dados são anotados. Isso significa que detalhes importantes são adicionados a cada imagem ou vídeo, como rotular objetos, destacar áreas específicas ou atribuir categorias. 

Juntamente com as etiquetas, metadados adicionais, como hora, localização ou tipo de cena, podem ser incluídos para ajudar a organizar os dados e melhorar a compreensão. Os conjuntos de dados também são comumente divididos em conjuntos de treino, validação e teste, para que os sistemas possam ser avaliados com base em imagens que nunca viram antes.

Conjuntos de dados populares, como ImageNet, COCO e Open Images, têm desempenhado um papel importante no avanço da IA visual, fornecendo coleções grandes e diversificadas de imagens rotuladas. Mesmo assim, a recolha de dados do mundo real ainda é difícil.

Preconceitos, lacunas na cobertura e ambientes em constante mudança dificultam a criação de conjuntos de dados que reflitam verdadeiramente as condições reais. Obter o equilíbrio certo de dados em escala é fundamental para construir sistemas de IA de visão confiáveis.

Uma análise de vários casos de uso da IA visual

Agora que entendemos melhor como funciona a IA visual, vamos ver como ela é usada em aplicações do mundo real. Em muitos setores, a IA visual ajuda as equipas a lidar com tarefas visuais em grande escala, levando a respostas mais rápidas e operações mais eficientes.

Aqui estão algumas formas comuns de utilização da IA visual em diferentes setores:

• Fabricação: No chão de fábrica, a IA visual pode ser usada para monitorar os produtos à medida que passam por cada etapa da produção. Ela pode detectar defeitos, peças faltantes ou inconsistências antecipadamente, ajudando as equipas a reduzir o retrabalho, manter a qualidade e evitar paralisações inesperadas.
• Varejo: Em espaços de varejo, as soluções de IA visual podem track inventário, verificar as condições das prateleiras e reduzir perdas. Ao analisar imagens da loja, esses sistemas podem facilitar a compreensão da equipe sobre o que está a acontecer no piso de vendas e permitir ajustes mais rápidos para manter as operações funcionando perfeitamente.
• Saúde: A IA visual pode apoiar os profissionais de saúde, auxiliando na análise de imagens médicas, como exames ou resultados de testes. Ela pode sinalizar áreas que podem precisar de atenção especial, permitindo que os médicos trabalhem com mais eficiência, mantendo as decisões finais nas mãos humanas.
• Transporte e cidades inteligentes: nas estradas e nos espaços públicos, a visão artificial ajuda as cidades a monitorizar o fluxo de tráfego, detect e melhorar a segurança para o próximo nível. A análise em tempo real das imagens das câmaras permite respostas mais rápidas às mudanças nas condições e apoia uma melhor gestão da infraestrutura urbana.

Prós e contras das ferramentas de IA para visão

Aqui estão alguns dos principais benefícios da utilização da IA visual em aplicações do mundo real:

• Escalabilidade entre casos de uso: uma vez treinados, os sistemas de IA visual podem ser implementados em vários locais ou aplicações com alterações mínimas.
• Assistência de IA mais rápida: ao analisar imagens e vídeos à medida que são capturados, os sistemas com tecnologia de IA visual podem fornecer informações em tempo real que permitem respostas mais rápidas e melhores tomadas de decisão.
• Integra-se facilmente nos fluxos de trabalho existentes: os resultados da IA de visão podem ser conectados a sistemas a jusante, painéis ou pipelines de automação. 

Apesar dessas vantagens, existem limitações que podem afetar o desempenho dos sistemas de IA de visão. Aqui estão alguns fatores a serem considerados:

• Dependência da qualidade e disponibilidade dos dados: os sistemas de IA visual dependem fortemente de conjuntos de dados grandes e bem preparados. A recolha e manutenção de dados visuais de alta qualidade podem ser demoradas e dispendiosas.‍
• Sensibilidade às alterações ambientais: o desempenho pode diminuir quando as câmaras se movem, a iluminação muda ou as cenas mudam significativamente sem novo treino ou ajuste.‍
• Requisitos de computação e infraestrutura: a execução de modelos de IA de visão, especialmente em tempo real ou em grande escala, pode exigir recursos de computação significativos e hardware especializado.

Principais conclusões

A IA de visão transforma imagens e vídeos em informações significativas que os sistemas podem compreender e utilizar. Isso ajuda a automatizar tarefas visuais e permite uma tomada de decisão mais rápida e fiável. A sua eficácia depende da combinação de modelos capazes, conjuntos de dados de alta qualidade e fluxos de trabalho bem concebidos que funcionam em conjunto.

Interessado em IA de visão? Junte-se à nossa comunidade e aprenda sobre visão computacional na agricultura e IA de visão na indústria automóvel. Confira as nossas opções de licenciamento para começar a usar a visão computacional. Visite o nosso repositório GitHub para continuar a explorar a IA.