19 de setembro de 2024
Aprenda como transformar visuais de visão computacional em insights de negócios significativos. Descubra como conectar os pontos entre imagens e dados para tomar melhores decisões.
Visão computacional é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite que as máquinas interpretem e tomem decisões com base em dados visuais. Quando uma aplicação de visão computacional é demonstrada, normalmente inclui várias saídas visuais, como imagens ou vídeos, anotadas com bounding boxes ou máscaras de segmentação para destacar objetos de interesse. Embora esses recursos visuais sejam impressionantes, nem sempre fornecem uma imagem clara de quais insights acionáveis eles podem fornecer.
Considere uma loja de varejo, por exemplo. Um modelo de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 pode ser usado para criar um mapa de calor mostrando onde os clientes passam a maior parte do tempo. A visualização pode parecer um mapa colorido indicando onde a maioria dos clientes tende a caminhar ou permanecer. No entanto, o verdadeiro insight obtido é ser capaz de identificar seções de baixo desempenho da loja. Os varejistas podem usar esse insight acionável para reorganizar a disposição dos produtos, otimizar o espaço nas prateleiras ou ajustar as exibições promocionais para impulsionar mais o envolvimento do cliente e aumentar as vendas.
O valor real da visão computacional reside na tradução dessas saídas visuais em insights de negócios significativos que podem aprimorar e otimizar diretamente as operações para impulsionar o crescimento e a eficiência. Neste artigo, veremos o que a visão computacional pode oferecer às empresas e como ela pode causar um impacto real em suas operações. Também discutiremos estratégias para ir além das saídas visuais para aproveitar insights acionáveis que geram resultados reais. Vamos começar!
Vamos começar entendendo a diferença entre visualizações e insights. Em visão computacional, visualizações como bounding boxes e mapas de calor são importantes para entender a saída do modelo. Essas saídas visuais atuam como um trampolim para ilustrar o que a visão computacional pode e não pode fazer. Os insights, no entanto, vão além desses recursos visuais e oferecem informações valiosas que podem ser usadas para tomar decisões informadas, melhorar processos ou entender padrões mais profundamente. Eles transformam dados visuais brutos em conclusões significativas que ajudam a descobrir tendências, prever resultados ou otimizar estratégias.
Por exemplo, um sistema de monitoramento de exercícios de visão computacional pode usar estimativa de pose e modelos como o YOLOv8 para rastrear os movimentos do corpo, identificando pontos-chave como articulações e membros. A saída visual, como esqueletos animados mostrando como uma pessoa se move, pode ser interessante de assistir. No entanto, o valor real vem dos insights quantificáveis que esses dados fornecem - como o número de flexões ou agachamentos realizados, a duração de cada exercício, a consistência das repetições e a qualidade da forma mantida durante toda a sessão.
Os treinadores podem usar esses insights para analisar as formas de exercício de seus clientes, identificar movimentos incorretos que podem causar lesões, acompanhar o desempenho ao longo do tempo e entender os hábitos de treino. Esses insights ajudam os treinadores a dar um feedback melhor, criar planos de treino mais eficazes e ajudar os clientes a atingir seus objetivos de condicionamento físico de forma mais segura e eficiente.
À medida que a tecnologia avança, as empresas estão sempre procurando maneiras de ficar à frente da concorrência, e a visão computacional é uma ótima maneira de fazer isso. Ao incorporar insights da visão computacional em seus fluxos de trabalho existentes, elas podem ver resultados reais e mensuráveis.
Esses insights podem oferecer informações valiosas em várias áreas da empresa, como:
Por exemplo, na indústria de petróleo e gás, a detecção de incêndios ou vazamentos de gás de fornos era tradicionalmente tratada usando monitoramento manual ou sistemas básicos de sensores. Esses métodos geralmente carecem da velocidade e precisão necessárias para detectar possíveis riscos logo no início. A visão computacional pode melhorar esse processo usando câmeras e modelos de detecção de objetos como o YOLOv8 para monitorar continuamente os fornos e identificar rapidamente problemas como chamas incomuns, excesso de fumaça ou vazamentos de gás.
A saída visual desta aplicação pode aparecer como bounding boxes em imagens que destacam áreas onde um incêndio é detectado. O verdadeiro benefício, no entanto, vem da transformação dessas pistas visuais em insights acionáveis. Esses insights podem ajudar a identificar a causa de um incêndio, prever problemas com equipamentos e planejar a manutenção para evitar problemas futuros. Ao usar esses insights, as empresas industriais podem responder rapidamente a possíveis incêndios, evitar danos dispendiosos, reduzir o tempo de inatividade e melhorar a segurança e a eficiência.
As saídas visuais de um modelo treinado podem ser transformadas em insights que são organizados em painéis e bancos de dados para uma análise mais profunda. Os painéis, em particular, podem ajudar a fornecer aos proprietários de empresas uma visão clara das métricas de desempenho, ajudar a identificar anomalias e apoiar decisões orientadas por dados com base em informações em tempo real.
Por exemplo, no monitoramento de tráfego, um modelo de visão computacional como o YOLOv8 pode ser usado para analisar imagens de tráfego ao vivo para detectar e rastrear diferentes veículos, como carros, vans e ônibus, na estrada. A visualização de saída pode mostrar veículos rotulados e rastrear o número de veículos que entram e saem de áreas específicas. Essas informações também podem ser exibidas em um painel que fornece uma discriminação da contagem de veículos por zona e calcula métricas-chave como a contagem total de veículos e a velocidade média.
Esses insights ajudam as equipes de gerenciamento de tráfego a entender o fluxo de tráfego, identificar pontos de congestionamento, prever engarrafamentos e ajustar os sinais de trânsito ou rotas para manter as coisas funcionando sem problemas. Ao transformar dados visuais em insights acionáveis, este sistema ajuda os planejadores urbanos a tomar decisões inteligentes para melhorar o fluxo de tráfego e reduzir problemas na estrada.
Agora que discutimos o impacto comercial das percepções acionáveis da visão computacional, vamos analisar as estratégias para preencher a lacuna entre a visualização de dados e os insights de negócios. Ao desenvolver soluções de IA, essas considerações são vitais porque ajudam a ir além de simples tarefas de visão computacional para entender o contexto e os relacionamentos dentro dos dados. A análise aprofundada permite a criação de insights mais significativos e relevantes para as necessidades de negócios.
Para começar, melhorar a comunicação entre os desenvolvedores de IA e os líderes de negócios é essencial. Os desenvolvedores de IA podem ter discussões abertas com as partes interessadas de negócios para entender seus objetivos, desafios e o que eles esperam alcançar. Ao pensar da perspectiva do proprietário da empresa, é mais fácil determinar como a visão computacional pode abordar diretamente problemas específicos. Em vez de desenvolver soluções genéricas, os desenvolvedores podem se concentrar na criação de aplicações de visão computacional que resolvam necessidades reais de negócios.
Por exemplo, no cenário de petróleo e gás que discutimos anteriormente, falar diretamente com uma parte interessada de negócios pode ajudar um desenvolvedor a entender necessidades específicas, como enviar alertas com base no tamanho e na gravidade de um incêndio detectado. Conhecer esses detalhes ajuda os desenvolvedores a personalizar a solução para priorizar alertas críticos, garantindo tempos de resposta mais rápidos e reduzindo riscos, o que aumenta a segurança e a eficiência.
Uma vez estabelecida uma comunicação clara, o próximo passo é focar na qualidade e no processamento dos dados. Os desenvolvedores podem garantir que os dados usados para treinamento e análise sejam limpos, consistentes e relevantes para as necessidades do cliente. Simplificar o processamento de dados pode ajudar a reduzir atrasos e fornecer insights precisos e oportunos. Além disso, integrar sistemas de visão computacional com as ferramentas de negócios existentes pode melhorar a tomada de decisões e permitir que as empresas respondam rapidamente a insights importantes.
Aqui estão alguns fatores adicionais a serem considerados:
Embora as saídas visuais, como caixas delimitadoras e máscaras, demonstrem as capacidades da visão computacional, as empresas exigem mais do que apenas representações visuais; elas precisam de insights acionáveis que possam impulsionar a tomada de decisões e melhorias operacionais. Ao entender os objetivos de negócios e aplicar a visão computacional a problemas do mundo real, os desenvolvedores podem fornecer insights que melhoram as operações, aprimoram as experiências do cliente e reduzem os custos.
Para preencher a lacuna entre a visualização e os insights acionáveis, os desenvolvedores podem se comunicar claramente com as partes interessadas, usar dados de alta qualidade e melhorar o processamento de dados. Essas etapas ajudam as empresas a obter o máximo da tecnologia de visão computacional, transformando insights em benefícios reais.
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