Tudo o que precisas saber sobre visão computacional em 2025

Há vinte anos, a ideia de que máquinas e computadores pudessem ver e compreender o mundo não passava de ficção científica. Hoje, graças aos avanços na inteligência artificial (IA), esse conceito tornou-se realidade. Especificamente, a visão computacional (CV), um ramo da IA, permite que as máquinas compreendam e analisem imagens e vídeos. Seja na identificação de objetos em tempo real, na melhoria de sistemas de segurança ou na automatização de tarefas complexas, o seu potencial está a expandir os limites do que é possível.

A visão computacional está a moldar rapidamente o futuro da tecnologia à medida que várias indústrias exploram diferentes formas de adotar as suas capacidades únicas. O tamanho do mercado global de tecnologia de visão computacional atingiu 19,83 mil milhões de dólares em 2024 e prevê-se que cresça 19,8% anualmente nos próximos anos.

Fig 1. Tamanho do mercado global de visão computacional.

Neste artigo, vamos analisar mais de perto a visão computacional, abordando o que é, como evoluiu e como funciona hoje. Também exploraremos algumas das suas aplicações mais interessantes. Vamos começar!

Link to this sectionO que é visão computacional?#

A visão computacional é um subcampo da IA que aproveita o machine learning e redes neuronais para ensinar computadores a compreender o conteúdo de dados visuais, como imagens ou ficheiros de vídeo. Os conhecimentos obtidos a partir de imagens processadas podem ser usados para tomar melhores decisões. Por exemplo, a visão computacional pode ser usada no retalho para monitorizar níveis de inventário através da análise de imagens de prateleiras ou para melhorar a experiência de compra com sistemas de checkout automatizados. Muitas empresas já utilizam tecnologia de visão computacional para diferentes aplicações que vão desde tarefas como adicionar filtros a fotos de smartphones até ao controlo de qualidade na indústria transformadora.

Talvez te estejas a perguntar: por que existe tanta necessidade de soluções de visão computacional? Tarefas que exigem atenção constante, como detetar defeitos ou reconhecer padrões, podem ser difíceis para humanos. Os olhos podem cansar-se e detalhes podem ser ignorados, especialmente em ambientes complexos ou de ritmo acelerado.

Embora as pessoas sejam boas a reconhecer objetos em diferentes tamanhos, cores, iluminações ou ângulos, frequentemente lutam para manter a consistência sob pressão. As soluções de visão computacional, por outro lado, funcionam sem parar, processando grandes quantidades de dados visuais de forma rápida e precisa. Por exemplo, pode analisar o tráfego em tempo real para detetar congestionamentos, otimizar o tempo dos semáforos ou até identificar acidentes mais rapidamente do que um observador humano poderia.

Link to this sectionCompreender a história da visão computacional#

Ao longo dos anos, a visão computacional evoluiu de um conceito teórico para uma tecnologia fiável que impulsiona a inovação em todas as indústrias. Vamos ver alguns dos marcos fundamentais que definiram o seu desenvolvimento:

• Anos 50 - 60: Os investigadores começaram a desenvolver algoritmos para processar e analisar dados visuais, mas o progresso foi lento devido ao poder computacional limitado.

• Anos 70: Esta década viu grandes melhorias em algoritmos, como a Transformada de Hough, que melhorou a deteção de linhas e formas geométricas em imagens. O Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) também surgiu, tornando possível que as máquinas lessem texto impresso.

• Anos 80 - 90: O machine learning começou a desempenhar um papel na visão computacional, abrindo caminho para capacidades mais avançadas e futuros avanços.

• Anos 2000 - 2010: O deep learning trouxe uma nova dimensão à visão computacional, equipando as máquinas para interpretar dados visuais de forma mais eficaz. Melhorou capacidades como identificação de objetos, análise de movimento e execução de tarefas complexas.

Hoje em dia, a visão computacional está a avançar rapidamente e a transformar a forma como resolvemos problemas em áreas como cuidados de saúde, veículos autónomos e cidades inteligentes. Os modelos Ultralytics YOLO (You Only Look Once), concebidos para tarefas de visão computacional em tempo real, tornam mais fácil implementar IA de visão de forma eficaz e precisa em várias indústrias. 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 operações através da análise avançada de dados visuais.

Link to this sectionExplicando como funciona a visão computacional#

Os sistemas de visão computacional funcionam através de redes neuronais, que são algoritmos inspirados no funcionamento do cérebro humano, para analisar imagens. Um tipo específico, chamado Redes Neuronais Convolucionais (CNNs), é especialmente eficiente a reconhecer padrões, como arestas e formas em imagens.

Para simplificar dados visuais, técnicas como o pooling focam-se nas partes mais importantes de uma imagem, enquanto camadas adicionais processam esta informação para executar tarefas como identificar características ou detetar objetos. Modelos avançados como o Ultralytics YOLO11, concebidos para velocidade e precisão, tornam possível o processamento de imagens em tempo real.

Fig 2. Um exemplo da utilização do Ultralytics YOLO11 para deteção de objetos.

Uma aplicação típica de visão computacional envolve várias etapas para transformar imagens brutas em conhecimentos úteis. Eis as quatro fases principais:

• Aquisição de imagem: Os dados visuais são recolhidos usando câmaras ou sensores, e a qualidade das imagens depende do tipo de sensor utilizado.

• Processamento de imagem: Os dados recolhidos são então melhorados através de técnicas de pré-processamento, como a redução de ruído e realce de arestas, para facilitar a análise.

• Extração de características: Detalhes importantes, como formas e texturas, são selecionados, focando-se nas partes da imagem que mais importam.

• Reconhecimento de padrões: As características identificadas são analisadas usando machine learning para completar tarefas como detetar objetos, seguir movimentos ou reconhecer padrões.

Link to this sectionExplorar tarefas de visão computacional#

Talvez tenhas notado que, ao falar sobre como funciona a 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 no mundo real. Desde detetar objetos até seguir o seu movimento, o YOLO11 lida com estas tarefas de forma eficiente. Vamos explorar algumas das principais tarefas de visão computacional que este suporta e como funcionam.

Link to this sectionDetecção de objetos#

A deteção de objetos é uma tarefa fundamental de visão computacional, usada para identificar objetos de interesse numa imagem. O resultado de uma tarefa de deteção de objetos é um conjunto de caixas delimitadoras (retângulos desenhados à volta de objetos detetados numa imagem), juntamente com etiquetas de classe (a categoria ou tipo de cada objeto, como "carro" ou "pessoa") e pontuações de confiança (um valor numérico que indica quão certo o modelo está sobre cada deteção). Por exemplo, a deteção de objetos pode ser usada para identificar e localizar um peão numa rua ou um carro no trânsito.

Fig 3. YOLO11 a ser usado para detetar objetos.

Link to this sectionClassificação de imagem#

O objetivo principal da classificação de imagens é atribuir uma etiqueta ou categoria predefinida a uma imagem de entrada com base no seu conteúdo global. Esta tarefa envolve tipicamente identificar o objeto ou característica dominante na imagem. Por exemplo, a classificação de imagens pode ser usada para determinar se uma imagem contém um gato ou um cão. Modelos de visão computacional como o YOLO11 podem até ser treinados de forma personalizada para classificar raças individuais de gatos ou cães, como mostrado abaixo.

Fig 4. Classificar diferentes raças de gatos usando o YOLO11.

Link to this sectionSegmentação de instâncias#

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 existam vários objetos do mesmo tipo. Ao contrário da deteção de objetos, a segmentação de instâncias vai um passo além ao delinear as fronteiras precisas de cada objeto. Por exemplo, na fabricação e reparação automóvel, a segmentação de instâncias pode ajudar a identificar e etiquetar cada peça do carro separadamente, tornando o processo mais preciso e eficiente.

Fig 5. Segmentação de peças de carro usando o YOLO11.

Link to this sectionEstimativa de pose#

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. Isto é particularmente útil em aplicações onde é importante compreender ações físicas em tempo real. A estimativa de pose humana é comummente usada em áreas como análise desportiva, monitorização do comportamento animal e robótica.

Fig 6. O YOLO11 pode ajudar na estimativa de pose humana.

Para explorar outras tarefas de visão computacional suportadas pelo YOLO11, podes consultar a documentação oficial da Ultralytics. Esta fornece informações detalhadas sobre como o YOLO11 lida com tarefas como rastreio de objetos e deteção de objetos por caixa delimitadora orientada (OBB).

Link to this sectionModelos de visão computacional populares atualmente#

Apesar de existirem muitos modelos de visão computacional, a série Ultralytics YOLO destaca-se pelo seu forte desempenho e versatilidade. Com o tempo, os modelos Ultralytics YOLO melhoraram, tornando-se mais rápidos, mais precisos e capazes de lidar com mais tarefas. Quando o Ultralytics YOLOv5 foi introduzido, implementar modelos tornou-se mais fácil com frameworks de visão AI como o PyTorch. Permitiu que uma gama mais ampla de utilizadores trabalhasse com visão AI avançada, combinando alta precisão com facilidade de uso.

Em seguida, o Ultralytics YOLOv8 foi ainda mais longe, adicionando novas capacidades como segmentação de instâncias, estimativa de pose e classificação de imagens. Entretanto, a versão mais recente, o YOLO11, oferece um desempenho de topo em várias tarefas de visão computacional. Com 22% menos parâmetros que o YOLOv8m, o YOLO11m atinge uma precisão média superior (mAP) no conjunto de dados COCO, o que significa que consegue detetar objetos de forma mais precisa e eficiente. Sejas um programador experiente ou novo na IA, o YOLO11 oferece uma solução poderosa para as tuas necessidades de visão computacional.

Link to this sectionO papel da visão computacional na vida quotidiana#

Anteriormente, discutimos como modelos de visão computacional como o YOLO11 podem ser aplicados numa vasta gama de indústrias. Agora, vamos explorar mais casos de uso que estão a mudar as nossas vidas diárias.

Link to this sectionVisão AI nos cuidados de saúde#

Existe uma vasta gama de aplicações para a visão computacional nos cuidados de saúde. Tarefas como deteção e classificação de objetos são usadas em imagiologia médica para tornar a deteção de doenças mais rápida e precisa. Na análise de raios-X, a visão computacional consegue identificar padrões que poderiam ser demasiado subtis para o olho humano.

Também é usada na deteção de cancro para comparar células cancerosas com células saudáveis. Da mesma forma, em relação a TACs e IRMs, a visão computacional pode ser usada para analisar imagens com precisão quase humana. Ajuda os médicos a tomar melhores decisões e, em última análise, salva mais vidas.

Fig 7. YOLO11 a ser usado para analisar exames médicos.

Link to this sectionIA na indústria automóvel#

A visão computacional é fundamental para carros autónomos, ajudando-os a detetar objetos como sinais de trânsito e semáforos. Técnicas como reconhecimento ótico de caracteres (OCR) permitem que o carro leia texto de sinais de trânsito. Também é usada para deteção de peões, onde tarefas de deteção de objetos identificam pessoas em tempo real.

Além disso, a visão computacional consegue até detetar fissuras e buracos em superfícies rodoviárias, permitindo uma melhor monitorização das mudanças nas condições das estradas. No geral, a tecnologia de visão computacional pode desempenhar um papel fundamental na melhoria da gestão de tráfego, no aumento da segurança no trânsito e no suporte ao planeamento de cidades inteligentes.

Fig 8. Compreender o tráfego usando o YOLO11.

Link to this sectionVisão computacional na agricultura#

Imagina se os agricultores pudessem semear, regar e colher as suas culturas a tempo, sem preocupações. É exatamente isso que a visão computacional traz para a agricultura. Facilita a monitorização de culturas em tempo real para que os agricultores possam detetar problemas como doenças ou deficiências nutricionais com mais precisão do que os humanos.

Além da monitorização, máquinas de sacha automática movidas a IA integradas com visão computacional podem identificar e remover ervas daninhas, reduzindo custos de mão de obra e aumentando o rendimento das colheitas. Esta combinação de tecnologia ajuda os agricultores a otimizar os seus recursos, melhorar a eficiência e proteger as suas culturas.

Fig 9. Um exemplo de utilização do YOLO11 na agricultura.

Link to this sectionAutomatizar processos de fabricação com IA#

Na indústria, a visão computacional ajuda a monitorizar a produção, verificar a qualidade do produto e rastrear trabalhadores automaticamente. A Vision AI torna o processo mais rápido e mais preciso, reduzindo erros e levando à redução de custos.

Especificamente, para controlo de qualidade, a deteção de objetos e a segmentação de instâncias são frequentemente utilizadas. Sistemas de deteção de defeitos realizam uma verificação final nos 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 rastreiam e contam produtos em tempo real, proporcionando monitorização contínua na linha de montagem.

Fig 10. Monitorizar uma linha de montagem usando visão computacional.

Link to this sectionEducação com maior impacto graças à visão computacional#

Uma das formas como a visão computacional é usada na sala de aula é através do reconhecimento de gestos - personaliza a aprendizagem ao detetar os movimentos dos alunos. Modelos como o YOLO11 são ótimos para esta tarefa. Conseguem identificar com precisão gestos como mãos levantadas ou expressões de confusão em tempo real.

Quando tais gestos são detetados, uma lição em curso pode ser ajustada ao fornecer ajuda extra ou modificar o conteúdo para melhor se adequar às necessidades do aluno. Isto cria um ambiente de aprendizagem mais dinâmico e adaptável, ajudando os professores a concentrarem-se no ensino enquanto o sistema apoia a experiência de aprendizagem de cada aluno.

Link to this sectionTendências recentes em visão computacional#

Agora que explorámos algumas das aplicações da visão computacional em várias indústrias, vamos mergulhar nas principais tendências que impulsionam o seu progresso.

Uma das grandes tendências é a edge computing, uma estrutura de computação distribuída que processa dados mais perto da sua fonte. Por exemplo, a edge computing equipa dispositivos como câmaras e sensores para processar dados visuais diretamente, resultando em tempos de resposta mais rápidos, atrasos reduzidos e maior privacidade.

Outra tendência chave na visão computacional é o uso de realidade misturada. Combina o mundo físico com elementos digitais, usando visão computacional para fazer com que objetos virtuais se misturem suavemente com o mundo real. Pode ser usada para melhorar experiências em jogos, educação e treino.

Link to this sectionVantagens e desvantagens da visão computacional#

Eis alguns dos principais benefícios que a visão computacional pode trazer a várias indústrias:

• Poupança de custos: Automatizar tarefas com visão computacional ajuda a reduzir custos operacionais, melhorar a produtividade e minimizar erros.

• Escalabilidade: Uma vez implementados, os sistemas de visão computacional podem escalar facilmente para lidar com grandes quantidades de dados, tornando-os adequados para empresas em crescimento ou operações em larga escala.

• Personalização específica da aplicação: Os modelos de visão computacional podem ser ajustados usando o teu conjunto de dados, proporcionando soluções altamente especializadas que cumprem os requisitos da tua aplicação.

Embora estes benefícios destaquem como a visão computacional pode impactar várias indústrias, também é importante considerar os desafios envolvidos na sua implementação. Eis alguns dos principais desafios:

• Preocupações com a privacidade de dados: O uso de dados visuais, especialmente em áreas sensíveis como vigilância ou cuidados de saúde, pode levantar questões de privacidade e segurança.

• Limitações ambientais: Os sistemas de visão computacional podem ter dificuldade em funcionar corretamente em ambientes desafiantes, como iluminação fraca, imagens de baixa qualidade ou fundos complexos.

• Alto custo inicial: Desenvolver e implementar sistemas de visão computacional pode ser dispendioso devido à necessidade de hardware, software e experiência especializados.

Link to this sectionPrincipais pontos#

A visão computacional está a reinventar a forma como as máquinas interagem com o mundo, permitindo-lhes ver e compreender o mundo tal como os humanos fazem. Já está a ser usada em muitas áreas, como melhorar a segurança em carros autónomos, ajudar médicos a diagnosticar doenças mais rapidamente, tornar as compras mais personalizadas e até ajudar agricultores na monitorização de culturas.

À medida que a tecnologia continua a melhorar, novas tendências como a edge computing e a realidade misturada estão a abrir ainda mais possibilidades. Embora existam alguns desafios, como preconceitos e custos elevados, a visão computacional tem o potencial de ter um enorme impacto positivo em muitas indústrias no futuro.

Para saber mais, visita o nosso repositório GitHub e participa na nossa comunidade. Explora inovações em setores como IA em carros autónomos e visão computacional na agricultura nas nossas páginas de soluções. 🚀