A visão computacional talvez seja um dos principais avanços tecnológicos recentes. Afinal, como o próprio nome sugere, trata-se de conferir a máquinas e computadores a capacidade de “enxergar”, utilizando para isso uma série de ferramentas tecnológicas avançadas.
Quando aplicada aos setores produtivos, a visão computacional é um importante passo rumo à transformação digital, abrindo portas para o desenvolvimento de novas tecnologias e consolidando a incorporação de processos digitais nos mais diferentes setores da economia, da saúde à agropecuária.
Neste post, veja o que é visão computacional, como funciona, o que ela é capaz de fazer, seus impactos na transformação digital e como ela pode ser aplicada. Acompanhe!
O que é visão computacional?
A visão computacional é uma tecnologia que, assim como tantas outras, está sob o guarda-chuva da inteligência artificial.
Baseando-se em princípios de diferentes áreas do conhecimento, a visão computacional consegue replicar determinadas funções da visão humana por meio de softwares e hardwares extremamente avançados de reconhecimento, identificação, detecção, reconstrução e restauração de imagens.
Com isso, computadores e máquinas conseguem “enxergar”, ou seja, é possível que eles consigam entender o mundo visual, interpretando e extraindo informações das imagens que captam por meio de câmeras e sensores.
Para que isso seja possível, a visão computacional emprega outras duas tecnologias que derivam da inteligência artificial: o aprendizado de máquina (ou machine learning) e, mais especificamente, as redes neurais (ou deep learning).
Assim, além de reproduzir determinados aspectos da visão humana, a visão computacional consegue, na verdade, ser ainda mais precisa, uma vez que consegue identificar detalhes que geralmente passariam despercebidos por um observador.
Como funciona a visão computacional
Para entendermos melhor como funciona a visão computacional, é importante compreendermos antes como funciona a visão humana.
Visão humana x Visão computacional
Enxergar é um processo fisiológico altamente complexo e que envolve inúmeras estruturas do nosso organismo. A visão não se resume à captação da luz refletida por objetos, mas abrange uma série de processos de identificação e interpretação dessa luz pelo cérebro.
De forma resumida, a luz refletida passa pelos olhos, é captada pela retina e enviada para o cérebro por meio do nervo óptico. Uma vez recebida, os neurônios são os responsáveis por processar a imagem.
Quando falamos de visão computacional, o que acontece é um processo semelhante. Em uma máquina, câmeras e sensores fazem o papel dos olhos. As redes neurais embarcadas recebem as imagens e, por meio de algoritmos de inteligência artificial, extraem delas informações e as classificam.
Em computadores, esse processo envolve diversas camadas, que vão desde o reconhecimento de aspectos básicos, como cores e pixels, a análises mais complexas, como linhas, contornos e objetos.
Machine learning e deep learning
Como vimos, a visão computacional se baseia nas tecnologias de machine learning e deep learning. Importante notar que, tanto no aprendizado de máquina convencional quanto com deep learning, é necessário que o sistema seja constantemente alimentado com atributos, para que possa aprender por meio da repetição de padrões.
Mas as redes neurais são capazes de “aprender” uma quantidade muito maior de detalhes. Isso porque o deep learning usa grandes volumes de dados para detectar e extrair características.
A partir de um conjunto de imagens, é possível treinar o sistema, que passa a detectar características comuns e aprende a diferenciar objetos, animais e pessoas. Esse é um processo constante e cumulativo, ou seja, a cada vez que entra em contato com novas informações, o sistema se torna mais “sábio”.
Dessa forma, com a visão computacional, máquinas e computadores conseguem classificar imagens, detectar seres vivos e objetos e reconhecer movimentos.
Mas como essa análise funciona, afinal?
Como funciona a análise da visão computacional
Quando o sistema captura uma imagem, ele examina cada pixel que a forma, pois eles são os menores elementos que compõem uma imagem digital. Cada cor possui uma informação, em forma de código, distinta.
O algoritmo analisa esses fatores e aprende, passando a reconhecer imagens baseado em valores numéricos. Isso significa que o sistema consegue identificar padrões em imagens por meio da análise desses valores, o que possibilita a comparação de imagens semelhantes.
E é aqui que entram as chamadas CNNs ou Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Network). São algoritmos de deep learning que extraem características dos datasets das imagens por meio da aplicação de filtros. Em seguida, eles utilizam camadas de redes neurais para reconhecer essas imagens e classificá-las.
Resumidamente, embora possa variar de acordo com a aplicação e o objetivo, a visão computacional possui algumas funções típicas:
- Aquisição da imagem: por meio de câmeras e sensores, são captadas imagens, que podem ser bi ou tridimensionais. A máquina intercepta os pixels para identificar a intensidade da luz e as cores, além de aspectos como profundidade.
- Pré-processamento: o sistema processa a imagem para assegurar a qualidade da análise. Isso envolve etapas como a redução de ruídos, ajuste de contraste, entre outros.
- Extração de características: reconhecimento das características matemáticas da imagem, como texturas, formatos e movimentos. É o que possibilita, por exemplo, que as máquinas identifiquem bordas e cantos.
- Detecção e segmentação: trata-se da priorização da relevância de cada região da imagem para o processamento final.
- Processamento: é a etapa onde é feita a classificação do objeto detectado.
O que a visão computacional é capaz de fazer?
Como vimos, a visão computacional deriva da inteligência artificial. Mas qual é a “inteligência” por trás dessa tecnologia? A visão computacional utiliza o deep learning para catalogar as imagens (estáticas ou em movimento) que são captadas por meio de câmeras e sensores.
Essas redes neurais conseguem extrair características comuns das imagens que analisam, detectando padrões que facilitarão a identificação e classificação de itens específicos, como objetos, rostos ou animais.
Um exemplo é a aplicação da visão computacional para o reconhecimento facial. Basta que, em um primeiro momento, o sistema seja abastecido com um número suficiente de imagens de rostos humanos para que, em seguida, os algoritmos das redes neurais consigam aprender a detectar faces de forma autônoma.
E isso só é possível por conta das CNNs. Elas realizam o tratamento das imagens e conseguem extrair informações espaciais, como bordas, profundidade e textura. A arquitetura das CNNs é inspirada no padrão de neurônios do nosso cérebro, mais especificamente do córtex visual.
São diversas camadas sobrepostas, que analisam diferentes partes de uma imagem. A primeira camada é responsável por detectar características mais básicas, como pixels e linhas verticais e horizontais.
Já as mais profundas possuem funções mais complexas, sendo capazes de identificar elementos como formatos e bordas. Juntas, elas geram uma rede neural que permite às máquinas identificar faces, edificações, locais, algarismos, entre outros.
E é esse tipo de processo que possibilita que a visão computacional seja, de fato, inteligente e consiga determinar se uma imagem contém ou não um determinado objeto, pessoa ou característica desejada.
Impactos da visão computacional na transformação digital
A visão computacional é uma tecnologia altamente disruptiva e tem desempenhado um importante papel na transformação digital, sobretudo no que se refere à indústria 4.0. Seja no ramo alimentício, têxtil, automobilístico ou na saúde, a indústria tem se beneficiado cada vez de sistemas inteligentes e com alta capacidade de processamento, ampliando as opções de uso da visão computacional.
Sistemas de monitoramento para reconhecer padrões e identificar falhas têm sido empregados como complemento ao trabalho humano, fornecendo um grau de precisão e eficiência para captar detalhes que poderiam passar despercebidos e que podem resultar cruciais para a cadeia de produção.
Além disso, a visão computacional colabora para uma maior informatização dos processos, o que aumenta a eficiência e abre caminho para o desenvolvimento de novas tecnologias que ajudem a otimizar a produtividade e a reduzir perdas.
Palavra-chave para a transformação digital da indústria, a visão computacional consegue promover a redução de custos e o aprimoramento de processos, além de se destacar como uma importante vantagem competitiva para determinados segmentos da indústria.
Aplicações da visão computacional
A visão computacional é base de algumas das tecnologias que vêm se tornando mais comuns nos últimos anos e que devem dominar as próximas décadas.
Algumas aplicações dessa tecnologia são:
Veículos autônomos
Carros não tripulados devem se tornar realidade em breve, especialmente em países como os Estados Unidos, em que novos testes são feitos a cada dia. Para rodar com segurança, esses veículos utilizam a tecnologia de visão computacional para reconhecer o trajeto e os obstáculos no percurso, sejam eles pessoas, animais ou outros veículos.
Marketing
Na era do compartilhamento, em que bilhões de imagens são postadas diariamente, muitas empresas têm lançado mão da visão computacional para reconhecer menções não textuais às suas marcas, como logotipos ou outras indicações visuais nas fotos postadas nas redes sociais. Isso abre um leque bastante amplo de novas possibilidades para campanhas de marketing.
Segurança
Sistemas de reconhecimento facial já estão sendo utilizados em muitas cidades do mundo como ferramenta de segurança pública, como na procura por suspeitos, no monitoramento de eventos ou para verificar se pessoas estão portando algum objeto não permitido, por exemplo.
A mesma tecnologia vem sendo aplicada para a confirmação de operações no setor financeiro, nas redes sociais e também em uma série de aplicativos que buscam adicionar uma camada extra de segurança.
Serviços públicos
Não é só o monitoramento facial que vem sendo utilizado mundo afora. O reconhecimento de veículos ou o simples monitoramento do tráfego são exemplos de aplicações da visão computacional pelo poder público.
Indústria
Muitos setores produtivos, como alimentício, têxtil ou automobilístico, já empregam a visão computacional como ferramenta para auxiliar no controle de qualidade, na contagem de itens, na identificação de equipamentos desgastados, entre outros. Sistemas de monitoramento, por exemplo, conseguem apontar falhas e indicar para os trabalhadores da linha de produção as áreas que merecem mais atenção.
Uso militar
Os sistemas de defesa também se beneficiam da visão computacional. Embora possa ser utilizada em tarefas como a identificação de unidades inimigas ou de projéteis lançados, um exemplo mais próximo é o uso de drones para monitorar as fronteiras terrestres brasileiras, sobretudo em áreas remotas. Outro exemplo é o acompanhamento do desmatamento e de focos de queimadas.
Saúde
Empresas da área da Saúde também já se beneficiam da visão computacional, utilizando a tecnologia no processamento de imagens de exames, como radiografia, tomografia e ultrassonografia, e também na análise de microscopia e outros procedimentos.
Os algoritmos de redes neurais conseguem analisar as imagens e identificar padrões que possam indicar anomalias que merecem ser investigadas, otimizando, assim, o diagnóstico médico. Além disso, auxiliam na realização de procedimentos cirúrgicos mais precisos e seguros.
Agricultura
O setor da agricultura é um dos que mais se beneficia atualmente da visão computacional. Essa tecnologia pode ser utilizada em diversas frentes, como controle do plantio, robotização da colheita (diferenciação entre frutos verdes e maduros), identificação de ervas daninhas e da presença de animais, administração do uso de fertilizantes, controle de pragas e até mesmo rastreamento do rebanho e controle de peso dos animais.
Sistemas de visão computacional: saiba como a CERTI atua
A Fundação CERTI é especialista no desenvolvimento de sistemas de visão computacional que podem ser aplicados em diferentes setores. Um dos exemplos mais proeminentes dessa competência se deu no setor da agricultura.
Em parceria com a Hórus Aeronaves, empresa que desenvolve e comercializa produtos e serviços de captação e processamento de imagens aéreas utilizando drones, foi desenvolvido um sistema baseado em inteligência artificial para verificar a presença de ervas daninhas em áreas cultivadas com soja.
O projeto envolveu o treinamento de modelos de visão computacional baseados em algoritmos de inteligência artificial. O objetivo era possibilitar que o sistema pudesse replicar com alta fidelidade a identificação visual de ervas daninhas que, até então, era realizada por um profissional especializado.
Ao longo de 9 meses de projeto, a CERTI e a Horus desenvolveram e aplicaram os parâmetros que seriam utilizados pelo sistema de inteligência artificial e visão computacional. A partir de um conjunto de dados de fazendas de soja da mesma região, foi possível desenvolver não apenas um algoritmo especializado na identificação de ervas daninhas, mas também que pode ser aplicado em outras tarefas da lavoura.
O mesmo sistema pode ser usado pela Horus para treinar modelos de IA para diversos contextos do setor da agricultura, como identificação de pragas, presença de animais na plantação e também no controle do rebanho.
Conclusão
A visão computacional é um importante motivador da transformação digital na indústria e está presente em algumas das principais inovações que devem fazer parte do nosso cotidiano nos próximos anos, sobretudo pela facilidade de ser aplicada em diferentes contextos, da análise de exames de imagem na medicina ao controle de pragas na agricultura.
Se tiver interesse em saber como a visão computacional pode ser aplicada na sua empresa, entre em contato com a CERTI e fale com um de nossos especialistas!
