15 de janeiro de 2025
Descubra como a visão computacional está transformando setores com tarefas baseadas em IA, como detecção de objetos, classificação de imagens e estimativa de pose.
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Vinte anos atrás, a ideia de máquinas e computadores serem capazes de ver e entender o mundo era apenas ficção científica. Hoje, graças aos avanços na inteligência artificial (IA), esse conceito se tornou realidade. Em particular, a visão computacional (VC), um ramo da IA, permite que as máquinas entendam e analisem imagens e vídeos. Seja identificando objetos em tempo real, aprimorando sistemas de segurança ou automatizando tarefas complexas, seu potencial está ultrapassando os limites do que é possível.
A visão computacional está moldando rapidamente o futuro da tecnologia, à medida que vários setores exploram diferentes maneiras de adotar suas capacidades únicas. O tamanho do mercado global de visão computacional atingiu US$ 19,83 bilhões em 2024 e está projetado para crescer 19,8% anualmente nos próximos anos.
Neste artigo, vamos dar uma olhada mais de perto na visão computacional, abordando o que é, como evoluiu e como funciona hoje. Também exploraremos algumas de suas aplicações mais interessantes. Vamos começar!
A visão computacional é um subcampo da IA que utiliza a aprendizagem automática e as redes neuronais para ensinar os computadores a compreender o conteúdo de dados visuais, como imagens ou ficheiros de vídeo. Os conhecimentos recolhidos a partir de imagens processadas podem ser utilizados para tomar melhores decisões. Por exemplo, a visão computacional pode ser utilizada no retalho para track os níveis de inventário através da análise de imagens de prateleiras ou para melhorar a experiência de compra com sistemas de caixa automatizados. Muitas empresas já estão a utilizar a tecnologia de visão por computador para diferentes aplicações que vão desde tarefas como a adição de filtros a fotografias de smartphones até ao controlo de qualidade no fabrico.
Você pode estar se perguntando: por que existe tanta necessidade de soluções de visão computacional? Tarefas que exigem atenção constante, como identificar defeitos ou reconhecer padrões, podem ser difíceis para os humanos. Os olhos podem se cansar e os detalhes podem ser perdidos, especialmente em ambientes complexos ou de ritmo acelerado.
Embora as pessoas sejam boas a reconhecer objectos em diferentes tamanhos, cores, iluminação ou ângulos, muitas vezes têm dificuldade em manter a consistência sob pressão. As soluções de visão por computador, por outro lado, trabalham sem parar, processando com rapidez e precisão grandes quantidades de dados visuais. Por exemplo, podem analisar o tráfego em tempo real para detect congestionamentos, otimizar a temporização dos sinais ou mesmo identificar acidentes mais rapidamente do que um observador humano poderia fazer.
Ao longo dos anos, a visão computacional evoluiu de um conceito teórico para uma tecnologia confiável que impulsiona a inovação em todos os setores. Vamos dar uma olhada em alguns dos principais marcos que definiram seu desenvolvimento:
Atualmente, a visão computacional está a avançar rapidamente e a transformar a forma como resolvemos problemas em áreas como os cuidados de saúde, os veículos autónomos e as cidades inteligentes. Os modelosYOLO (You Only Look Once)Ultralytics , concebidos para tarefas de visão computacional em tempo real, facilitam a implementação eficaz e precisa da IA de visão em vários sectores. À medida que a IA e o hardware continuam a melhorar, estes modelos estão a ajudar as empresas a tomar decisões mais inteligentes e a simplificar as operações através da utilização de análises de dados visuais avançadas.
Os sistemas de visão computacional funcionam usando redes neurais, que são algoritmos inspirados em como o cérebro humano funciona, para analisar imagens. Um tipo específico, chamado Redes Neurais Convolucionais (CNNs), é especialmente bom para reconhecer padrões, como bordas e formas em imagens.
Para simplificar os dados visuais, técnicas como o pooling concentram-se nas partes mais importantes de uma imagem, enquanto camadas adicionais processam esta informação para realizar tarefas como a identificação de caraterísticas ou a deteção de objectos. Modelos avançados como o Ultralytics YOLO11concebidos para velocidade e precisão, tornam possível o processamento de imagens em tempo real.
Uma aplicação típica de visão computacional envolve várias etapas para transformar imagens brutas em insights úteis. Aqui estão os quatro estágios principais:
Deve ter reparado que, ao falarmos sobre o funcionamento da visão computacional, mencionámos tarefas de visão computacional. Modelos como o Ultralytics YOLO11 foram criados para suportar estas tarefas, oferecendo soluções rápidas e precisas para aplicações do mundo real. Desde a deteção de objectos até ao seguimento do seu movimento, YOLO11 lida com estas tarefas de forma eficiente. Vamos explorar algumas das principais tarefas de visão computacional que ele suporta e como elas funcionam.
A detecção de objetos é uma tarefa fundamental da visão computacional e é usada para identificar objetos de interesse em uma imagem. O resultado de uma tarefa de detecção de objetos é um conjunto de bounding boxes (retângulos desenhados ao redor dos objetos detectados em uma imagem), juntamente com rótulos de classe (a categoria ou tipo de cada objeto, como "carro" ou "pessoa") e scores de confiança (um valor numérico que indica o quão certo o modelo está sobre cada detecção). Por exemplo, a detecção de objetos pode ser usada para identificar e localizar um pedestre em uma rua ou um carro no trânsito.
O principal objetivo da classificação de imagens é atribuir uma etiqueta ou categoria predefinida a uma imagem de entrada com base no seu conteúdo geral. Esta tarefa envolve normalmente a identificação do objeto ou caraterística dominante na imagem. Por exemplo, a classificação de imagens pode ser utilizada para determinar se uma imagem contém um gato ou um cão. Os modelos de visão por computador, como o YOLO11 , podem mesmo ser treinados à medida para classify raças individuais de gatos ou cães, como se mostra abaixo.
A segmentação de instâncias é outra tarefa crucial de visão computacional usada em várias aplicações. Envolve dividir uma imagem em segmentos e identificar cada objeto individual, mesmo que haja vários objetos do mesmo tipo. Ao contrário da detecção de objetos, a segmentação de instâncias vai um passo além, delineando os limites precisos de cada objeto. Por exemplo, na fabricação e reparo automotivo, a segmentação de instâncias pode ajudar a identificar e rotular cada peça do carro separadamente, tornando o processo mais preciso e eficiente.
O objetivo da estimativa de pose é determinar a posição e orientação de uma pessoa ou objeto, prevendo a localização de pontos-chave, como mãos, cabeça e cotovelos. Isso é particularmente útil em aplicações onde a compreensão das ações físicas em tempo real é importante. A estimativa de pose humana é comumente usada em áreas como análise esportiva, monitoramento do comportamento animal e robótica.
Para explorar as outras tarefas de visão computacional suportadas pelo YOLO11, pode consultar a documentação oficial Ultralytics . Esta fornece informações pormenorizadas sobre a forma como YOLO11 lida com tarefas como o seguimento de objectos e a deteção de objectos com caixa delimitadora orientada (OBB).
Apesar de existirem muitos modelos de visão por computador, a série Ultralytics YOLO destaca-se pelo seu forte desempenho e versatilidade. Ao longo do tempo, os modelos Ultralytics YOLO foram melhorando, tornando-se mais rápidos, mais precisos e capazes de realizar mais tarefas. Quando Ultralytics YOLOv5 foi introduzido, a implantação de modelos tornou-se mais fácil com estruturas Vision AI como o PyTorch. Permite que um maior número de utilizadores trabalhe com IA de visão avançada, combinando elevada precisão com facilidade de utilização.
Seguinte, Ultralytics YOLOv8 foi mais longe, acrescentando novas capacidades como a segmentação de instâncias, a estimativa de pose e a classificação de imagens. Entretanto, a versão mais recente, YOLO11, oferece um desempenho de topo em várias tarefas de visão computacional. Com menos 22% de parâmetros do que YOLOv8m, o YOLO11m atinge uma precisão média superiormAP) no conjunto de dadosCOCO , o que significa que consegue detect objectos de forma mais precisa e eficiente. Quer seja um programador experiente ou um novato em IA, YOLO11 oferece uma solução poderosa para as suas necessidades de visão computacional.
Anteriormente, discutimos como os modelos de visão por computador como o YOLO11 podem ser aplicados numa vasta gama de indústrias. Agora, vamos explorar mais casos de utilização que estão a mudar o nosso quotidiano.
Existe uma ampla gama de aplicações para a visão computacional na área da saúde. Tarefas como detecção e classificação de objetos são usadas em imagens médicas para tornar a detecção de doenças mais rápida e precisa. Na análise de raios-X, a visão computacional pode identificar padrões que podem ser muito sutis para o olho humano.
Também é usada na detecção de câncer para comparar células cancerosas com células saudáveis. Da mesma forma, com relação a tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas, a visão computacional pode ser usada para analisar imagens com precisão quase humana. Ajuda os médicos a tomar melhores decisões e, finalmente, salva mais vidas.
A visão por computador é fundamental para os automóveis autónomos, ajudando-os a detect objectos como sinais de trânsito e semáforos. Técnicas como o reconhecimento ótico de caracteres (OCR) permitem que o automóvel leia o texto dos sinais de trânsito. É também utilizada para a deteção de peões, em que as tarefas de deteção de objectos identificam pessoas em tempo real.
Além disso, a visão computacional pode até identificar rachaduras e buracos em superfícies de estradas, permitindo um melhor monitoramento das condições variáveis das estradas. No geral, a tecnologia de visão computacional pode desempenhar um papel fundamental na melhoria da gestão do tráfego, no aumento da segurança do trânsito e no apoio ao planejamento de cidades inteligentes.
Imaginemos que os agricultores podiam semear, regar e colher automaticamente as suas colheitas a tempo e sem preocupações. É exatamente isso que a visão computacional traz à agricultura. Facilita a monitorização das culturas em tempo real para que os agricultores possam detect problemas como doenças ou deficiências de nutrientes com mais precisão do que os humanos.
Além do monitoramento, máquinas de capina automática orientadas por IA e integradas com visão computacional podem identificar e remover ervas daninhas, reduzindo os custos de mão de obra e aumentando o rendimento das colheitas. Essa combinação de tecnologia ajuda os agricultores a otimizar seus recursos, melhorar a eficiência e proteger suas colheitas.
No fabrico, a visão por computador ajuda a monitorizar a produção, a verificar a qualidade do produto e a track os trabalhadores automaticamente. A IA de visão torna o processo mais rápido e mais preciso, ao mesmo tempo que reduz os erros, levando à redução dos custos.
Especificamente, para a garantia de qualidade, a deteção de objectos e a segmentação de instâncias são normalmente utilizadas. Os sistemas de deteção de defeitos efectuam um controlo final dos produtos acabados para garantir que apenas os melhores chegam aos clientes. Qualquer produto com amolgadelas ou fissuras é automaticamente identificado e rejeitado. Estes sistemas também track e contam os produtos em tempo real, proporcionando uma monitorização contínua na linha de montagem.
Uma das formas de utilização da visão computacional na sala de aula é através do reconhecimento de gestos - personaliza a aprendizagem através da deteção dos movimentos dos alunos. Modelos como o YOLO11 são óptimos para esta tarefa. Conseguem identificar com precisão gestos como mãos levantadas ou expressões confusas em tempo real.
Quando tais gestos são detectados, uma lição em andamento pode ser ajustada, fornecendo ajuda extra ou modificando o conteúdo para melhor atender às necessidades do aluno. Isso cria um ambiente de aprendizado mais dinâmico e adaptável, ajudando os professores a se concentrarem no ensino, enquanto o sistema apoia a experiência de aprendizado de cada aluno.
Agora que exploramos algumas das aplicações da visão computacional em vários setores, vamos mergulhar nas principais tendências que impulsionam seu progresso.
Uma das principais tendências é a computação de borda, uma estrutura de computação distribuída que processa dados mais perto de sua fonte. Por exemplo, a computação de borda equipa dispositivos como câmeras e sensores para processar dados visuais diretamente, resultando em tempos de resposta mais rápidos, atrasos reduzidos e privacidade aprimorada.
Outra tendência importante na visão computacional é o uso da realidade mesclada. Ela combina o mundo físico com elementos digitais, usando a visão computacional para fazer com que objetos virtuais se misturem perfeitamente com o mundo real. Pode ser usada para melhorar experiências em jogos, educação e treinamento.
Aqui estão alguns dos principais benefícios que a visão computacional pode trazer para vários setores:
Embora estes benefícios destaquem como a visão computacional pode impactar vários setores, também é importante considerar os desafios envolvidos na sua implementação. Aqui estão alguns dos principais desafios:
A visão computacional está reinventando a forma como as máquinas interagem com o mundo, permitindo-lhes ver e entender o mundo como os humanos. Já está sendo usada em muitas áreas, como melhorar a segurança em carros autônomos, ajudar os médicos a diagnosticar doenças mais rapidamente, tornar as compras mais personalizadas e até mesmo ajudar os agricultores com o monitoramento de colheitas.
À medida que a tecnologia continua a melhorar, novas tendências como a computação de ponta e a realidade combinada estão abrindo ainda mais possibilidades. Embora existam alguns desafios, como preconceitos e altos custos, a visão computacional tem o potencial de causar um enorme impacto positivo em muitos setores no futuro.
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