Na era do r\u00e1pido avan\u00e7o tecnol\u00f3gico, a Vis\u00e3o Computacional surge como uma for\u00e7a importante, impactando muitos setores. Da sa\u00fade ao setor automotivo, suas aplica\u00e7\u00f5es est\u00e3o mudando a forma como percebemos e interagimos com o mundo. Este artigo explora o impacto da Vis\u00e3o Computacional, revelando seu papel fundamental no aprimoramento de diagn\u00f3sticos, medidas de seguran\u00e7a e muito mais. <\/p>\n
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A Vis\u00e3o Computacional \u00e9 um ramo tecnol\u00f3gico da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que se concentra em ampliar a compreens\u00e3o de um computador sobre m\u00eddias digitais. Geralmente, ela \u00e9 integrada a m\u00faltiplos modelos de Machine Learning e algoritmos de Reconhecimento de Padr\u00f5es para executar diversas tarefas e opera\u00e7\u00f5es. Quando integrados a modelos de Deep Learning, os sistemas podem ser treinados para identificar objetos e classific\u00e1-los com precis\u00e3o de acordo com atributos semelhantes. <\/p>\n
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Esses sistemas s\u00e3o especialmente \u00fateis em setores como o automotivo e o de sa\u00fade, sobretudo devido \u00e0s suas capacidades flex\u00edveis \u2014 como sistemas de detec\u00e7\u00e3o e reconhecimento. Atualmente, muitas empresas est\u00e3o adotando esses sistemas n\u00e3o apenas para automatizar tarefas, mas tamb\u00e9m para reduzir as chances de erro humano, usando essa compreens\u00e3o para executar atividades com mais efici\u00eancia. <\/p>\n
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Um setor que se beneficiou significativamente da ado\u00e7\u00e3o da Vis\u00e3o Computacional \u00e9 o de sa\u00fade. Trata-se de uma ferramenta eficiente para automatizar tarefas e pode ser utilizada em atividades como diagn\u00f3stico e gera\u00e7\u00e3o de imagens. Isso se deve \u00e0s Redes Neurais Convolucionais (CNN), sistemas altamente eficientes em extrair informa\u00e7\u00f5es essenciais dos dados e que, portanto, podem ser usados para detec\u00e7\u00e3o de imagens e muitas outras finalidades. No setor de sa\u00fade, essa tecnologia avan\u00e7ada contribui para tarefas como: <\/p>\n
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A vis\u00e3o computacional \u00e9 usada para identificar anomalias em radiografias, resson\u00e2ncias magn\u00e9ticas e tomografias computadorizadas quando integrada a CNNs e algoritmos de Reconhecimento de Padr\u00f5es. Isso desempenha um papel essencial no diagn\u00f3stico de doen\u00e7as com altos n\u00edveis de precis\u00e3o. <\/p>\n
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Essa aplica\u00e7\u00e3o ganhou destaque ap\u00f3s os efeitos catastr\u00f3ficos da COVID-19. Devido \u00e0 r\u00e1pida dissemina\u00e7\u00e3o em todo o mundo, a vis\u00e3o computacional foi usada para distinguir pacientes em estado cr\u00edtico \u2014 permitindo um processo de triagem eficiente. Os sistemas foram incorporados a modelos de Deep Learning capazes de acompanhar o padr\u00e3o respirat\u00f3rio dos pacientes e, assim, diagnosticar sua condi\u00e7\u00e3o adequadamente. <\/p>\n
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Um exemplo dessa aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 o sistema de IA do Google Health para triagem por mamografia (Mammography Screening). Eles desenvolveram um sistema de Intelig\u00eancia Artificial que aproveita a capacidade da vis\u00e3o computacional de analisar imagens de mamografia para rastreamento de c\u00e2ncer de mama. Com o objetivo de aumentar a precis\u00e3o, 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. <\/p>\n
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A Vis\u00e3o Computacional desempenha um papel essencial no setor automotivo, influenciando \u00e1reas como fabrica\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos, inspe\u00e7\u00f5es e padr\u00f5es de seguran\u00e7a. Grandes volumes de dados treinam esses sistemas conforme a opera\u00e7\u00e3o em quest\u00e3o. Algumas dessas opera\u00e7\u00f5es incluem: <\/p>\n
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A Intelig\u00eancia Artificial desempenha um papel essencial no desenvolvimento da tecnologia por tr\u00e1s dos ve\u00edculos aut\u00f4nomos. A Vis\u00e3o Computacional \u00e9 um ramo desse sistema e \u00e9 comumente instalada em Sistemas Avan\u00e7ados de Assist\u00eancia ao Condutor (ADAS). Os modelos ajudam na detec\u00e7\u00e3o e evas\u00e3o de obst\u00e1culos, detec\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o de faixa e preven\u00e7\u00e3o de colis\u00f5es. <\/p>\n
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A Vis\u00e3o Computacional viabiliza sistemas embarcados como estacionamento automatizado e c\u00e2meras 360 graus no autom\u00f3vel. Esses sistemas s\u00e3o treinados com uma grande quantidade de dados e usam Deep Learning para identificar objetos nos pontos cegos do ve\u00edculo, permitindo que o motorista reaja imediatamente. <\/p>\n
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Al\u00e9m disso, muitos ve\u00edculos tamb\u00e9m contam com Sistemas de Monitoramento do Motorista, igualmente baseados em Vis\u00e3o Computacional. As c\u00e2meras instaladas no interior do ve\u00edculo s\u00e3o usadas para monitorar o rosto e os movimentos oculares do motorista, detectando sinais de fadiga ou distra\u00e7\u00e3o. Isso permite um tempo de resposta mais r\u00e1pido e oferece uma camada de prote\u00e7\u00e3o tanto para o motorista quanto para o ve\u00edculo. <\/p>\n
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Atualmente, muitas empresas desenvolveram sistemas que utilizam Vis\u00e3o Computacional e modelos de Machine Learning para realizar inspe\u00e7\u00f5es veiculares. Esses sistemas s\u00e3o comumente usados durante as entregas e devolu\u00e7\u00f5es de ve\u00edculos. Um ve\u00edculo passa por v\u00e1rias transfer\u00eancias ao longo de sua vida \u00fatil, o que aumenta as chances de sofrer danos de pequenos a graves. <\/p>\n
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Para evitar esses danos, muitas empresas realizam inspe\u00e7\u00f5es veiculares antes e depois de receber o ve\u00edculo. A Vis\u00e3o Computacional est\u00e1 na vanguarda dessa tecnologia e \u00e9 usada para identificar quaisquer anomalias no ve\u00edculo. Ela se tornou popular por sua capacidade de executar a tarefa com efici\u00eancia e em menos tempo. <\/p>\n
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A Focalx \u00e9 um exemplo de empresa que criou essa tecnologia. Seu sistema \u00e9 composto por algoritmos complexos de machine learning e modelos de vis\u00e3o computacional altamente treinados, que determinam a condi\u00e7\u00e3o de um ve\u00edculo com base nas imagens fornecidas. <\/p>\n
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Essas ferramentas tecnol\u00f3gicas n\u00e3o s\u00e3o apenas eficientes para identificar os danos, como tamb\u00e9m s\u00e3o capazes de categoriz\u00e1-los de acordo com os n\u00edveis de gravidade. Isso n\u00e3o apenas permite que as empresas reduzam custos de forma adequada, como tamb\u00e9m identifiquem as causas do dano. <\/p>\n
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De forma mais geral, a Vis\u00e3o Computacional tamb\u00e9m pode ser usada para desenvolver sistemas voltados a tarefas rotineiras. Essas aplica\u00e7\u00f5es incluem: <\/p>\n
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A Vis\u00e3o Computacional \u00e9 a principal ferramenta tecnol\u00f3gica por tr\u00e1s do desenvolvimento de sistemas de Reconhecimento Facial. Ela permite que os sistemas identifiquem indiv\u00edduos com base em suas caracter\u00edsticas faciais. Esse sistema personalizado \u00e9 alimentado por uma Rede Neural Convolucional (CNN) de deep learning, que identifica aspectos espec\u00edficos de um rosto e armazena caracter\u00edsticas \u00fanicas individualmente. Essa aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 usada em sistemas de seguran\u00e7a, na aplica\u00e7\u00e3o da lei e para desbloquear smartphones ou outros dispositivos. <\/p>\n
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O Reconhecimento \u00d3ptico de Caracteres, ou OCR, \u00e9 uma tecnologia que pode ser integrada a sistemas de Vis\u00e3o Computacional e pode ser usada para converter texto de imagens digitalizadas em dados eletr\u00f4nicos que podem ser lidos facilmente em formato digital. Esse m\u00e9todo \u00e9 comum para digitalizar textos, para que possam ser manipulados para uso posterior. O OCR \u00e9 utilizado por diversas empresas que buscam digitalizar dados e tamb\u00e9m \u00e9 amplamente usado pelo p\u00fablico em geral. Existem v\u00e1rios aplicativos online que permitem extrair dados de imagens digitalizadas de documentos ou pap\u00e9is. <\/p>\n
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Muito comuns em entretenimento e jogos, a Vis\u00e3o Computacional \u00e9 amplamente utilizada em experi\u00eancias de AR e VR. Essas realidades hiper-realistas s\u00e3o criadas por meio da integra\u00e7\u00e3o da Vis\u00e3o Computacional nos sistemas. A Vis\u00e3o Computacional ajuda a detectar objetos do mundo real (por meio da detec\u00e7\u00e3o de objetos) e, assim, permite que o sistema sobreponha recursos virtuais a eles. Isso n\u00e3o apenas cria uma experi\u00eancia realista, como tamb\u00e9m permite que o p\u00fablico interaja com os objetos e aumenta seu n\u00edvel de satisfa\u00e7\u00e3o com a experi\u00eancia hiper-realista. <\/p>\n
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Em conclus\u00e3o, a vis\u00e3o computacional \u00e9 um avan\u00e7o tecnol\u00f3gico que se incorporou a diversos setores, com aplica\u00e7\u00f5es que abrangem uma ampla variedade de \u00e1reas. Desde aprimorar diagn\u00f3sticos na sa\u00fade e melhorar as opera\u00e7\u00f5es do setor automotivo, at\u00e9 oferecer novas experi\u00eancias ao usu\u00e1rio no entretenimento e refor\u00e7ar medidas de seguran\u00e7a, essa tecnologia \u00e9 um grande catalisador de inova\u00e7\u00e3o e efici\u00eancia. Ela tem a capacidade de analisar dados visuais com precis\u00e3o por meio de modelos de machine learning e deep learning e, assim, pode levar a mudan\u00e7as importantes em \u00e1reas como automa\u00e7\u00e3o, seguran\u00e7a e sa\u00fade. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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