Visão Computacional: Definições e Aplicações

Na era do rápido avanço tecnológico, a Visão Computacional surge como uma força importante, impactando muitos setores. Da saúde ao setor automotivo, suas aplicações estão mudando a forma como percebemos e interagimos com o mundo. Este artigo explora o impacto da Visão Computacional, revelando seu papel fundamental no aprimoramento de diagnósticos, medidas de segurança e muito mais.

O que é Visão Computacional?

A Visão Computacional é um ramo tecnológico da ciência da computação que se concentra em ampliar a compreensão de um computador sobre mídias digitais. Geralmente, ela é integrada a múltiplos modelos de Machine Learning e algoritmos de Reconhecimento de Padrões para executar diversas tarefas e operações. Quando integrados a modelos de Deep Learning, os sistemas podem ser treinados para identificar objetos e classificá-los com precisão de acordo com atributos semelhantes.

Esses sistemas são especialmente úteis em setores como o automotivo e o de saúde, sobretudo devido às suas capacidades flexíveis — como sistemas de detecção e reconhecimento. Atualmente, muitas empresas estão adotando esses sistemas não apenas para automatizar tarefas, mas também para reduzir as chances de erro humano, usando essa compreensão para executar atividades com mais eficiência.

Aplicações e exemplos de Visão Computacional

Setor de saúde

Um setor que se beneficiou significativamente da adoção da Visão Computacional é o de saúde. Trata-se de uma ferramenta eficiente para automatizar tarefas e pode ser utilizada em atividades como diagnóstico e geração de imagens. Isso se deve às Redes Neurais Convolucionais (CNN), sistemas altamente eficientes em extrair informações essenciais dos dados e que, portanto, podem ser usados para detecção de imagens e muitas outras finalidades. No setor de saúde, essa tecnologia avançada contribui para tarefas como:

Imagem médica

A visão computacional é usada para identificar anomalias em radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas quando integrada a CNNs e algoritmos de Reconhecimento de Padrões. Isso desempenha um papel essencial no diagnóstico de doenças com altos níveis de precisão.

Detecção da progressão de doenças

Essa aplicação ganhou destaque após os efeitos catastróficos da COVID-19. Devido à rápida disseminação em todo o mundo, a visão computacional foi usada para distinguir pacientes em estado crítico — permitindo um processo de triagem eficiente. Os sistemas foram incorporados a modelos de Deep Learning capazes de acompanhar o padrão respiratório dos pacientes e, assim, diagnosticar sua condição adequadamente.

Um exemplo dessa aplicação é o sistema de IA do Google Health para triagem por mamografia (Mammography Screening). Eles desenvolveram um sistema de Inteligência Artificial que aproveita a capacidade da visão computacional de analisar imagens de mamografia para rastreamento de câncer de mama. Com o objetivo de aumentar a precisão, o sistema do Google Health reduziu os falsos positivos em 5,7 % nos EUA e 1,2 % no Reino Unido, e reduziu os falsos negativos em 9,4 % nos EUA e 2,7 % no Reino Unido.

Setor automotivo

A Visão Computacional desempenha um papel essencial no setor automotivo, influenciando áreas como fabricação de veículos, inspeções e padrões de segurança. Grandes volumes de dados treinam esses sistemas conforme a operação em questão. Algumas dessas operações incluem:

Condução autônoma

A Inteligência Artificial desempenha um papel essencial no desenvolvimento da tecnologia por trás dos veículos autônomos. A Visão Computacional é um ramo desse sistema e é comumente instalada em Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor (ADAS). Os modelos ajudam na detecção e evasão de obstáculos, detecção e manutenção de faixa e prevenção de colisões.

Ferramentas de segurança do veículo e do motorista

A Visão Computacional viabiliza sistemas embarcados como estacionamento automatizado e câmeras 360 graus no automóvel. Esses sistemas são treinados com uma grande quantidade de dados e usam Deep Learning para identificar objetos nos pontos cegos do veículo, permitindo que o motorista reaja imediatamente.

Além disso, muitos veículos também contam com Sistemas de Monitoramento do Motorista, igualmente baseados em Visão Computacional. As câmeras instaladas no interior do veículo são usadas para monitorar o rosto e os movimentos oculares do motorista, detectando sinais de fadiga ou distração. Isso permite um tempo de resposta mais rápido e oferece uma camada de proteção tanto para o motorista quanto para o veículo.

Inspeções veiculares

Atualmente, muitas empresas desenvolveram sistemas que utilizam Visão Computacional e modelos de Machine Learning para realizar inspeções veiculares. Esses sistemas são comumente usados durante as entregas e devoluções de veículos. Um veículo passa por várias transferências ao longo de sua vida útil, o que aumenta as chances de sofrer danos de pequenos a graves.

Para evitar esses danos, muitas empresas realizam inspeções veiculares antes e depois de receber o veículo. A Visão Computacional está na vanguarda dessa tecnologia e é usada para identificar quaisquer anomalias no veículo. Ela se tornou popular por sua capacidade de executar a tarefa com eficiência e em menos tempo.

A Focalx é um exemplo de empresa que criou essa tecnologia. Seu sistema é composto por algoritmos complexos de machine learning e modelos de visão computacional altamente treinados, que determinam a condição de um veículo com base nas imagens fornecidas.

Essas ferramentas tecnológicas não são apenas eficientes para identificar os danos, como também são capazes de categorizá-los de acordo com os níveis de gravidade. Isso não apenas permite que as empresas reduzam custos de forma adequada, como também identifiquem as causas do dano.

Casos de uso gerais

De forma mais geral, a Visão Computacional também pode ser usada para desenvolver sistemas voltados a tarefas rotineiras. Essas aplicações incluem:

Reconhecimento facial

A Visão Computacional é a principal ferramenta tecnológica por trás do desenvolvimento de sistemas de Reconhecimento Facial. Ela permite que os sistemas identifiquem indivíduos com base em suas características faciais. Esse sistema personalizado é alimentado por uma Rede Neural Convolucional (CNN) de deep learning, que identifica aspectos específicos de um rosto e armazena características únicas individualmente. Essa aplicação é usada em sistemas de segurança, na aplicação da lei e para desbloquear smartphones ou outros dispositivos.

Reconhecimento Óptico de Caracteres

O Reconhecimento Óptico de Caracteres, ou OCR, é uma tecnologia que pode ser integrada a sistemas de Visão Computacional e pode ser usada para converter texto de imagens digitalizadas em dados eletrônicos que podem ser lidos facilmente em formato digital. Esse método é comum para digitalizar textos, para que possam ser manipulados para uso posterior. O OCR é utilizado por diversas empresas que buscam digitalizar dados e também é amplamente usado pelo público em geral. Existem vários aplicativos online que permitem extrair dados de imagens digitalizadas de documentos ou papéis.

Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR)

Muito comuns em entretenimento e jogos, a Visão Computacional é amplamente utilizada em experiências de AR e VR. Essas realidades hiper-realistas são criadas por meio da integração da Visão Computacional nos sistemas. A Visão Computacional ajuda a detectar objetos do mundo real (por meio da detecção de objetos) e, assim, permite que o sistema sobreponha recursos virtuais a eles. Isso não apenas cria uma experiência realista, como também permite que o público interaja com os objetos e aumenta seu nível de satisfação com a experiência hiper-realista.

Conclusão

Em conclusão, a visão computacional é um avanço tecnológico que se incorporou a diversos setores, com aplicações que abrangem uma ampla variedade de áreas. Desde aprimorar diagnósticos na saúde e melhorar as operações do setor automotivo, até oferecer novas experiências ao usuário no entretenimento e reforçar medidas de segurança, essa tecnologia é um grande catalisador de inovação e eficiência. Ela tem a capacidade de analisar dados visuais com precisão por meio de modelos de machine learning e deep learning e, assim, pode levar a mudanças importantes em áreas como automação, segurança e saúde.