A REVA automatiza a ocultação de dados em mais de 3.500 vídeos de imóveis com Ultralytics YOLO

A REVA é uma empresa de tecnologia imobiliária B2B sediada em Madrid que ajuda o setor imobiliário a administrar, auditar e divulgar imóveis em escala por meio de vídeos. Corretores e equipes de campo gravam visitas guiadas padronizadas aos imóveis no aplicativo móvel da REVA, que os orienta cômodo por cômodo e armazena a localização GPS e o horário da gravação de cada clipe. Administradores de crédito, fundos de investimento, gestores de ativos, mediadores jurídicos e imobiliárias da Espanha e de Portugal analisam então cada imóvel no painel web da REVA, por meio da plataforma empresarial REVA VAM, e recebem os dados necessários para os próprios sistemas.

Desde 2022, a REVA processou cerca de 18.000 vídeos, com disponibilidade da plataforma superior a 99%, incluindo aproximadamente 12.800 para a administradora de crédito Hipoges, cujo volume em 2026 está 53% acima do de 2025.

Tornar os vídeos de imóveis publicáveis e úteis#

Os operadores imobiliários precisam de um registro visual confiável de milhares de imóveis, e esse registro precisa cumprir duas funções. Ele deve poder ser publicado em portais imobiliários e nos sistemas dos clientes sem placas de veículos legíveis, pessoas identificáveis ou marcas de concorrentes. Também deve ser útil para as operações: o que há no imóvel, em que estado ele está e o que mudou entre a entrada e a saída de um inquilino.

Até pouco tempo, o setor tinha três opções: deixar as gravações sem revisão, pagar alguém para assistir a cada vídeo ou não gravar. Nenhuma delas é escalável para carteiras com dezenas de milhares de imóveis, cada um filmado várias vezes antes da entrada de um novo inquilino.

A REVA viu uma oportunidade de resolver esse problema com visão computacional, mas os vídeos imobiliários apresentam desafios para os quais os pipelines genéricos de detecção não foram desenvolvidos:

• Gravações espontâneas feitas à mão: Os corretores filmam com o celular enquanto caminham e conversam, gerando desfoque de movimento, panorâmicas rápidas, vídeos em formato retrato e objetos que entram no quadro pela borda.
• Um padrão por vídeo: Os clientes exigem que uma placa, um rosto ou uma sinalização seja ocultado em todos os quadros em que apareça. Ou um vídeo deixou uma placa visível ou não; por isso, a precisão por quadro, por si só, não basta.
• Vocabulário aberto: Um imóvel contém centenas de itens importantes para um inventário ou uma reclamação sobre o depósito, como cafeteiras, radiadores e escorredores de louça, a maioria dos quais não está presente nos conjuntos de dados de treinamento padrão.
• Privacidade e residência dos dados: As gravações mostram o interior de imóveis ocupados, portanto, o processamento, a rotulagem e o treinamento precisam ocorrer em hardware controlado pela REVA, em conformidade com o GDPR.
• Escala com uma equipe pequena: Só a Hipoges envia cerca de 700 vídeos por mês à REVA.

Automatização da ocultação de placas de veículos com Ultralytics YOLO#

A pilha de visão computacional da REVA é baseada no pacote Python da Ultralytics e funciona inteiramente nas próprias GPUs locais da REVA, de modo que as gravações dos clientes nunca saem da infraestrutura da empresa. A primeira camada a entrar em produção é a ocultação automática de placas de veículos.

A REVA começou em janeiro de 2026 com a ferramenta de desfoque de objetos do Ultralytics Solutions e, em seguida, desenvolveu seu próprio pipeline em torno de um detector de placas de classe única, extragrande e ajustado com dados personalizados, o Ultralytics YOLO11 (YOLO11x). Após cada envio, o modelo examina todos os quadros de cada vídeo aplicável. Cada detecção passa por uma verificação de plausibilidade geométrica da proporção entre os lados e da área, além de uma verificação opcional de OCR, antes da aplicação de um desfoque gaussiano. Uma versão nano do mesmo detector está pronta para hardware de menor capacidade.

Como os clientes avaliam a ocultação por vídeo, a REVA projeta o pipeline para priorizar a cobertura em vez da precisão de um único quadro, usando rastreamento de objetos e dilatação temporal para manter a placa desfocada durante as panorâmicas rápidas e o desfoque de movimento das gravações feitas à mão.

Analisar cada cômodo com detecção de vocabulário aberto#

As mesmas visitas guiadas agora são transformadas em inventários de objetos, etiquetas para anúncios e auditorias de entrada e saída. Cada clipe é amostrado a 2 quadros por segundo e processado por dois modelos da Ultralytics:

• YOLO11x com rastreamento BoT-SORT: Com o modo de rastreamento da Ultralytics, a REVA detecta 25 classes de objetos relevantes para imóveis, como camas, sofás, refrigeradores e pias, e agrega o tempo de cada trajetória na tela e sua confiança média.
• Ultralytics YOLOE-26x com prompts de texto: O Ultralytics YOLO26E permite que a REVA defina novas classes com texto simples, sem precisar rotular novos conjuntos de dados. Um vocabulário de 97 termos, alinhado aos dados de anúncios, identifica características como ilhas de cozinha, chuveiros com box amplo, pisos de madeira, painéis solares e carregadores para veículos elétricos. Um vocabulário hierárquico de 74 classes de itens que podem ser objeto de reclamação, de televisores e sofás a quadros e luminárias de chão, alimenta as auditorias de mudança de inquilino.

A REVA usou inicialmente o YOLO-World v2 para detecção de vocabulário aberto e migrou para o YOLOE-26x como substituto. Agora, adicionar um novo tipo de item para um cliente exige apenas um prompt de texto, em vez de um projeto de rotulagem.

Fig. 1. Visualizador de evidências da REVA que compara quadros de entrada e saída com detecções do YOLO. Imagem solicitada à REVA.

O resultado da auditoria é um visualizador de evidências. Para cada cômodo ou zona correspondente, ele mostra lado a lado os quadros de entrada e saída, o inventário de alta confiança de cada lado e sugestões ordenadas, como "apenas na entrada" ou "mudança de visibilidade". Embeddings CLIP associam os cômodos entre visitas, enquanto a transcrição da fala do corretor identifica cada cômodo. Um revisor confirma ou descarta cada sinalização e exporta um resumo para reclamação do depósito, de modo que as pessoas só precisam analisar as exceções.

Medir o sucesso por vídeo, não por quadro#

A REVA considera o mAP uma métrica de diagnóstico, não o objetivo final. Para os clientes, o que importa é se um vídeo publicado está totalmente em conformidade; por isso, a equipe avalia o desempenho com base em um padrão por vídeo: todo quadro em que uma placa, um rosto ou um painel publicitário esteja visível precisa ter esse elemento ocultado.

Para alcançar esse padrão de forma consistente com seu modelo de ocultação de próxima geração, a REVA está desenvolvendo um fluxo de trabalho de treinamento local com CVAT para anotação e FiftyOne para curadoria de dados. O fluxo usa diretrizes de anotação por escrito, divisões de treinamento e teste feitas no nível do vídeo para impedir que quadros quase idênticos apareçam em ambos os conjuntos, além de um conjunto de teste permanentemente reservado. Esse mesmo conjunto de teste será usado para comparar modelos YOLO de tamanho pequeno e médio com os atuais modelos extragrandes, buscando aumentar a taxa de processamento nas GPUs de produção.

Vídeos em conformidade em escala de carteira#

Com Ultralytics YOLO em cada envio aplicável, a ocultação de placas de veículos já não depende de alguém assistir a cada vídeo. Isso é importante à medida que o volume cresce: só a Hipoges envia à REVA cerca de 700 vídeos por mês em 2026, 53% a mais do que em 2025, e a plataforma da REVA manteve disponibilidade superior a 99% em cerca de 18.000 vídeos.

A detecção de vocabulário aberto com YOLOE amplia a mesma automação para as operações. Em vez de uma revisão manual da visita guiada, uma auditoria de mudança de inquilino agora começa com uma visualização de evidências lado a lado, que destaca itens de alto valor que apareceram, desapareceram ou mudaram. Itens de menor importância são contabilizados, mas filtrados, para que os revisores dediquem seu tempo às sinalizações que podem embasar uma reclamação do depósito.

Do celular ao drone: uma única pilha YOLO para cada imóvel#

A visão da REVA é uma plataforma de dados imobiliários na qual uma única visita guiada orientada atende a todas as necessidades subsequentes, desde publicações em conformidade e registros do estado do imóvel até dados estruturados para anúncios, plantas baixas e modelos 3D. Ultralytics YOLO é a camada comum em todo esse roteiro:

• Um modelo de ocultação para o GDPR e as regras dos clientes: um único modelo interno para placas, rostos e painéis publicitários, treinado com as próprias gravações da REVA para atender a um padrão de 98% por vídeo.
• Pacotes de etiquetas automáticos: modelos de características de imóveis alinhados ao Dicionário de Dados RESO, com YOLOE cobrindo a grande variedade de características menos comuns.
• Plantas baixas e modelos 3D: segmentação com YOLO de portas, janelas, paredes e limites dos cômodos a partir de clipes existentes dos corretores, como base para estimar plantas e modelos 3D sem uma câmera especial.
• Captura autônoma por drone: um protótipo de drone para ambientes internos com menos de 250 g que executa a detecção de objetos do YOLO na transmissão ao vivo da câmera enquanto faz a varredura de imóveis vazios para reconstrução 3D.
• Implantação mais rápida: exportação de modelos para ONNX e TensorRT FP16, com INT8 em seguida, e execução do TensorRT em hardware embarcado da classe Jetson para inferência a bordo do drone.

O objetivo da REVA é ter uma única família de detectores do celular ao drone, em que a mesma pilha YOLO que analisa os vídeos dos corretores também analisa os vídeos do drone.

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