25 Aplicações Comerciais de Visão Computacional
A Visão Computacional é uma das áreas da Inteligência Artificial que mais evoluiu nos últimos anos. E com o avanço das técnicas de Deep Learning (Aprendizado Profundo), mais aplicações comerciais passaram a fazer parte do nosso dia a dia. A evolução só não é ainda maior pela falta de profissionais capacitados em Inteligência Artificial.
Mas você conhece as principais aplicações de Visão Computacional, como funcionam e que tipos de problemas ajudam a resolver? Neste artigo vamos listar para você 25 Aplicações Comerciais de Visão Computacional que estão ajudando empresas ao redor do mundo a resolver os mais variados tipos de problemas.
Boa leitura.
O Que é Visão Computacional?
A Visão Computacional dá às máquinas o sentido da visão – permite que elas “vejam” e explorem o mundo graças aos algoritmos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, subáreas da Inteligência Artificial.
Essa poderosa tecnologia encontrou rapidamente aplicações em vários setores, tornando-se uma parte indispensável do desenvolvimento tecnológico e da transformação digital.
A Visão Computacional é um campo da Inteligência Artificial (IA) que permite que computadores e sistemas obtenham informações significativas a partir de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais – e tomem ações ou façam recomendações com base nessas informações. Se a IA permite que os computadores pensem, a Visão Computacional permite que eles vejam, observem e entendam.
A Visão Computacional funciona da mesma forma que a visão humana, exceto que os humanos têm uma vantagem. A visão humana identifica o contexto para diferenciar os objetos, a que distância eles estão, se estão se movendo e se há algo errado em uma imagem.
Algoritmos de Visão Computacional são usados para treinar as máquinas para executar essas funções, mas fazer isso em muito menos tempo com câmeras, dados e algoritmos, em vez de retinas, nervos ópticos e córtex visual. Como um sistema treinado para inspecionar produtos ou observar uma linha de produção pode analisar milhares de produtos ou processos por minuto, percebendo defeitos ou problemas imperceptíveis, esse tipo de solução pode ultrapassar rapidamente as capacidades humanas.
A Visão Computacional é usada em setores que vão desde energia e serviços públicos até manufatura e automotivo – e o mercado continua crescendo. Espera-se que chegue a US$ 48,6 bilhões até o final de 2022.
25 Aplicações Comerciais de Visão Computacional
Aqui estão para você 25 incríveis aplicações comerciais da tecnologia de Visão Computacional. Não estamos falando de ficção científica, mas sim de soluções que já fazem parte do nosso dia a dia.
1- Rastreamento de Clientes
Os algoritmos de aprendizado profundo (Deep Learning) podem processar vídeos em tempo real para analisar o fluxo de clientes nas lojas de varejo. E isso pode ser feito a partir de vídeos de câmeras de vigilância de segurança comuns e baratas.
Algoritmos de aprendizado de máquina detectam pessoas anonimamente e sem contato para analisar o tempo gasto em diferentes áreas, tempos de espera, tempo de fila e avaliar a qualidade do serviço. A análise do comportamento do cliente pode ajudar a melhorar os layouts das lojas de varejo, aumentar a satisfação do cliente e quantificar objetivamente as principais métricas em vários locais.
2- Contagem de Pessoas
Os algoritmos de Visão Computacional de contagem de pessoas são treinados com exemplos de dados para detectar humanos e contá-los à medida que são detectados. Essa tecnologia de contagem de pessoas é útil para as lojas coletarem dados sobre o sucesso de suas lojas e também pode ser aplicada em situações relacionadas a uma pandemia, quando um número limitado de pessoas é permitido em uma loja ao mesmo tempo.
3- Detecção de Comportamentos Suspeitos
Os varejistas podem detectar comportamentos suspeitos, como vadiagem ou acesso a áreas proibidas, usando algoritmos de Visão Computacional que analisam a cena de forma autônoma.
4- Análise do Tempo de Espera
Para evitar clientes impacientes e filas de espera intermináveis, os varejistas estão implementando a tecnologia de detecção de filas.
A detecção de filas usa câmeras para rastrear e contar o número de compradores em uma fila. Quando um limite de clientes é atingido, o sistema emite um alerta para que os funcionários abram novos caixas.
5- Análise de Produtividade
A análise de produtividade rastreia o impacto da mudança no local de trabalho, como os funcionários gastam seu tempo e recursos e implementam várias ferramentas. Esses dados podem fornecer informações valiosas sobre gerenciamento de tempo, colaboração no local de trabalho e produtividade dos funcionários.
As estratégias de gerenciamento enxuto da Visão Computacional visam quantificar e avaliar objetivamente os processos com sistemas de visão baseados em câmeras.
6- Inspeção Visual de Equipamentos
A inspeção visual é uma estratégia fundamental na fabricação inteligente. Os sistemas de inspeção baseados em Visão Computacional também estão ganhando popularidade para inspeção automatizada de Equipamentos de Proteção Individual (EPI), como Detecção de Máscara ou Detecção de Capacete.
A Visão Computacional ajuda a monitorar a adesão aos protocolos de segurança em canteiros de obras ou em uma fábrica inteligente.
7- Controle de Qualidade
Os aplicativos de câmera inteligente de gerenciamento de qualidade fornecem um método escalável para implementar inspeção visual automatizada e controle de qualidade de processos de produção e linhas de montagem em fábricas inteligentes.
Por meio disso, o aprendizado profundo usa a detecção de objetos em tempo real para fornecer resultados superiores (precisão de detecção, velocidade, objetividade, confiabilidade) em comparação com a laboriosa inspeção manual.
Em comparação com os sistemas tradicionais, a inspeção baseada em IA usa métodos de aprendizado de máquina que são altamente robustos e não requerem câmeras especiais caras e configurações inflexíveis. Os métodos de Visão Computacional são muito escaláveis em vários locais e fábricas.
8- Treinamento de Habilidades
Outro campo de aplicação dos sistemas de Visão Computacional é a otimização das operações da linha de montagem na produção industrial e na interação homem-robô. A avaliação da ação humana pode auxiliar na construção de modelos padronizados de ação relacionados às diferentes etapas da operação e avaliar o desempenho de trabalhadores treinados.
Avaliar automaticamente a qualidade da ação dos trabalhadores pode ser benéfico para melhorar o desempenho do trabalho, promover a eficiência produtiva (otimização LEAN) e, mais importante, descobrir ações perigosas para diminuir os índices de acidentes.
9- Detecção de Câncer
O aprendizado de máquina já é utilizado nas indústrias médicas para fins como a detecção de câncer de mama e de pele. Por exemplo, o reconhecimento de imagem por Visão Computacional permite que os cientistas detectem pequenas diferenças entre imagens cancerígenas e não cancerígenas a partir de dados de ressonância magnética (MRI).
10- Classificação de Células
A partir de imagens é possível realizar a classificação de células, se apresentam ou não uma aparência estranha ou sinal de doença ou ainda categorizar de acordo com níveis determinados por profissionais de saúde.
11- Análise de Movimento
Doenças neurológicas e musculoesqueléticas, como derrames iminentes, problemas de equilíbrio e marcha, podem ser detectadas usando modelos de Visão Computacional baseados em Deep Learning, mesmo sem análise médica. Os aplicativos de Visão Computacional de estimativa de pose que analisam o movimento do paciente ajudam os médicos a diagnosticar um paciente com facilidade e maior precisão.
12- Detecção de Tumores
Os tumores cerebrais podem ser vistos em exames de ressonância magnética e são frequentemente detectados usando redes neurais profundas (Deep Learning). O software de detecção de tumores que utiliza aprendizado profundo é crucial para a indústria médica porque pode detectar tumores com alta precisão para ajudar os médicos a fazer seus diagnósticos. Novos métodos estão constantemente sendo desenvolvidos para aumentar a precisão desses diagnósticos.
13- Monitoramento de Animais
O monitoramento de animais com Visão Computacional é uma estratégia fundamental da agricultura inteligente. O aprendizado de máquina usa fluxos de câmera para monitorar a saúde de animais específicos, como porcos, gado ou aves. Os sistemas de Visão Computacional analisam o comportamento animal para aumentar a produtividade, a saúde e o bem-estar dos animais e, assim, influenciar os rendimentos e os benefícios econômicos na indústria.
14- Tecnologias de Automação Agrícola
Com robôs de colheita, semeadura e remoção de ervas daninhas, tratores autônomos e sistemas de Visão Computacional para monitorar fazendas remotas, drones para inspeção visual podem maximizar a produtividade em um cenário de escassez de mão de obra. A lucratividade pode ser significativamente aumentada automatizando a inspeção manual com Visão Computacional, reduzindo a pegada ecológica e melhorando os processos de tomada de decisão.
15- Monitoramento de Culturas
O rendimento e a qualidade de culturas importantes, como arroz e trigo, determinam a estabilidade da segurança alimentar. Tradicionalmente, o monitoramento do crescimento das culturas depende principalmente do julgamento humano subjetivo e não é oportuno ou preciso. As aplicações de Visão Computacional permitem monitorar de forma contínua e não destrutiva o crescimento das plantas e a resposta às necessidades de nutrientes.
Comparado com as operações manuais, o monitoramento em tempo real do crescimento da cultura pela aplicação da tecnologia de Visão Computacional pode detectar as mudanças sutis nas culturas devido à desnutrição muito mais cedo e pode fornecer uma base confiável e precisa para a regulamentação oportuna. Além disso, aplicativos de Visão Computacional podem ser usados para medir indicadores de crescimento da planta ou determinar o estágio de crescimento.
16- Detecção de Doenças de Plantas
A estimativa automática e precisa da severidade da doença é essencial para a segurança alimentar, manejo de doenças e previsão de perda de rendimento. O uso de sistemas de aprendizado profundo evita a engenharia de recursos trabalhosa e a segmentação de imagem baseada em limite. A estimativa automática da gravidade de doenças de plantas com base em imagens usando aplicativos de rede neural convolucional profunda (CNN) foi desenvolvida, por exemplo, para identificar a podridão negra da macieira.
17- Classificação de Veículos
As aplicações de Visão Computacional para classificação automatizada de veículos têm uma longa história e têm evoluído ao longo das décadas. Os métodos de aprendizado profundo possibilitam a implementação de sistemas de análise de tráfego em larga escala usando câmeras de segurança comuns e baratas.
Com sensores acessíveis em rápido crescimento, como câmeras de circuito fechado de televisão (CCTV), detecção e alcance de luz (LiDAR) e até mesmo dispositivos de imagem térmica, os veículos podem ser detectados, rastreados e categorizados em várias faixas simultaneamente.
A precisão da classificação do veículo pode ser melhorada combinando vários sensores, como imagens térmicas, imagens LiDAR com câmeras RGB (vigilância comum, câmeras IP). Além disso, existem múltiplas especializações; por exemplo, uma solução de Visão Computacional baseada em aprendizado profundo para detecção de veículos em áreas de construção foi empregada para fins como monitoramento de segurança, avaliação de produtividade e tomada de decisões gerenciais.
18- Detecção de Infrações
As agências de aplicação da lei e os municípios estão aumentando a implantação de sistemas de monitoramento de estradas baseados em câmeras com o objetivo de reduzir o comportamento inseguro ao dirigir. Provavelmente a aplicação mais crítica é a detecção de veículos parados em áreas perigosas.
Além disso, há um uso crescente de técnicas de Visão Computacional em cidades inteligentes que envolvem automatizar a detecção de violações, como excesso de velocidade, passagem de sinais vermelhos ou sinais de parada, direção errada e curvas ilegais.
19- Análise de Fluxo de Tráfego
A análise de fluxo de tráfego tem sido estudada extensivamente para sistemas de transporte inteligentes (ITS) usando métodos invasivos (tags, bobinas de subpavimento, etc.) e métodos não invasivos, como câmeras.
Com o surgimento da Visão Computacional e da IA, a análise de vídeo agora pode ser aplicada às onipresentes câmeras de tráfego, o que pode gerar um grande impacto em ITS e cidades inteligentes.
O fluxo de tráfego pode ser observado por meios de Visão Computacional e medir algumas das variáveis exigidas pelos engenheiros de tráfego.
20- Reconhecimento Automatizado de Placas de Carros
Muitos sistemas modernos de transporte e segurança pública dependem do reconhecimento e extração de informações de placas de carros de imagens estáticas ou vídeos. O reconhecimento automatizado de placas de veículos transformou de várias maneiras os setores de segurança pública e transporte.
Esses sistemas de reconhecimento de placas permitem soluções modernas de rodovias com pedágio, proporcionando uma enorme economia de custos operacionais por meio da automação e até permitindo recursos completamente novos no mercado (como unidades de leitura de placas montadas em viaturas policiais). O OpenALPR é uma aplicação popular de reconhecimento automático de placas com base no reconhecimento óptico de caracteres (OCR) em imagens ou feeds de vídeo de placas de veículos.
21- Detecção de Pedestres
A detecção de pedestres é crucial para sistemas de transporte inteligentes (ITS). Os casos de uso variam de direção autônoma a vigilância de infraestrutura, gerenciamento de tráfego, segurança e eficiência de trânsito e aplicação da lei.
A detecção de pedestres envolve muitos tipos de sensores, como câmeras CCTV ou IP tradicionais, dispositivos de imagem térmica, dispositivos de imagem de infravermelho próximo e câmeras RGB integradas.
Um algoritmo de detecção de pessoas pode ser baseado em assinaturas infravermelhas, recursos de forma, recursos de gradiente, aprendizado de máquina ou recursos de movimento. A detecção de pedestres com base em redes neurais de convolução profunda (CNN) fez um progresso significativo, mesmo com a detecção de pedestres fortemente ocluídos.
22- Sistemas de Prevenção de Colisão
A detecção de veículos e a detecção de faixas são parte integrante da maioria dos sistemas avançados de assistência ao motorista nos veículos modernos. As redes neurais profundas estão sendo usadas em sistemas autônomos de prevenção de colisões.
23- Detecção de Atenção do Motorista
A detecção de direção distraída – como sono, uso do telefone celular e olhar para algo fora do carro – é responsável por uma grande proporção de mortes no trânsito em todo o mundo. A Inteligência Artificial é usada para entender os comportamentos de direção e encontrar soluções para mitigar os incidentes de trânsito. As tecnologias de vigilância rodoviária são usadas para observar violações do compartimento de passageiros, por exemplo, na detecção de cinto de segurança baseada em aprendizado profundo na vigilância rodoviária. As tecnologias de monitoramento do motorista no veículo concentram-se na detecção visual, análise e feedback.
O comportamento do motorista pode ser inferido diretamente de câmeras internas voltadas para o motorista e indiretamente de câmeras ou sensores externos voltados para a cena. As técnicas baseadas na análise de vídeo voltada para o motorista detectam o rosto e os olhos com algoritmos para direção do olhar, estimativa da pose da cabeça e monitoramento da expressão facial.
Os algoritmos de detecção de rosto foram capazes de detectar rostos atentos versus desatentos. Os algoritmos de Deep Learning podem detectar diferenças entre os olhos focados e desfocados, bem como sinais de dirigir sob algum tipo de influência. Vários aplicativos baseados em Visão Computacional para classificação de postura de motorista distraído em tempo real com vários métodos de aprendizado profundo (RNN e CNN) são usados para esse tipo de tarefa.
24- Avaliação de Desempenho
A detecção e o reconhecimento automatizados de movimentos específicos do esporte superam as limitações associadas aos métodos manuais de análise de desempenho (subjetividade, quantificação, reprodutibilidade). As entradas de dados de Visão Computacional podem ser usadas em combinação com os dados de sensores e vestíveis usados no corpo.
Casos de uso populares são análise de natação, análise de swing de golfe, análise de corrida em solo, esqui alpino e detecção e avaliação de performance no futebol.
25- Scoring Analytics
Os métodos de Deep Learning para pontuação (scoring) de atividades podem ser usados para pontuação de atividades esportivas para avaliar a qualidade da ação dos atletas. Por exemplo, a pontuação automática de atividades esportivas pode ser usada em mergulho, patinação artística ou salto (ScoringNet é um aplicativo de rede CNN 3D para pontuação de atividades esportivas).
Por exemplo, um aplicativo de pontuação de mergulho funciona avaliando a pontuação de qualidade do mergulho de um atleta: importa se os pés do atleta estão juntos e seus dedos apontados retos durante todo o processo de mergulho.
E esses são apenas alguns exemplos. Há muito mais que pode ser feito com Visão Computacional.
Equipe DSA
Referências:
Segmentação de Imagens Médicas com Deep Learning
27+ Most Popular Computer Vision Applications and Use Cases in 2022
The 87 Most Popular Computer Vision Applications for 2023