A deteção de extremidades é um ramo da Inteligência Artificial que identifica os limites das imagens. É uma técnica avançada que analisa imagens e filtra partes desnecessárias da imagem global. Este sistema é particularmente útil em aplicações de processamento de imagem e visão por computador.
A deteção de extremidades pode ainda ser utilizada para formar as caraterísticas estruturais de uma imagem e criar um exemplo mediático bem versado.
Aplicações da deteção de arestas
As aplicações da deteção de bordos podem ser melhoradas quando incorporadas em sistemas e integradas em vários ramos da inteligência artificial. Estas aplicações são normalmente utilizadas em várias indústrias.
Deteção e reconhecimento de objectos
Um algoritmo de deteção de bordas, quando fornecido com uma imagem, identifica os limites da imagem e, portanto, distingue-a do fundo. O limite é realçado por uma alteração significativa nas margens da imagem – por exemplo, uma alteração na sua cor ou intensidade.
Segmentação de imagens
Esta aplicação refere-se à divisão de uma imagem em várias – com base nos seus limites. Um algoritmo de deteção de bordas identifica esses limites e segmenta as imagens de acordo com as categorias especificadas. Como cada segmento corresponde à sua categoria válida, contém informação crucial sobre a sua função e classificação.
Seguimento de objectos em vídeos
A deteção de extremidades pode ser utilizada para seguir o movimento de um determinado objeto. É normalmente utilizada no seguimento de veículos em vídeos/vigilâncias ou para testar um determinado objeto. A utilização de um algoritmo de deteção de arestas pode ser vital para a manutenção do seguimento de trajectórias em análises desportivas, vigilância ou veículos autónomos.
Os sistemas de deteção de bordos são cruciais para a compreensão da imagem em veículos autónomos, imagiologia médica e sistemas de vigilância. Melhoram a eficiência global de um sistema, fornecem uma perspetiva mais detalhada sobre a representação de objectos e ajudam a tomar decisões informadas.
Exemplos reais de deteção de bordas
Os exemplos de deteção de extremidades são vastos, mas podem ser classificados de acordo com as várias indústrias que os utilizam. Alguns desses sectores incluem:
Indústria automóvel
1. Deteção de obstáculos: Nos veículos autónomos, quando integrada com a visão computacional, a deteção de limites pode identificar os limites de objectos como peões, outros veículos e sinais de trânsito. Este é um fator que contribui para a segurança do condutor.
2. Deteção de faixa de rodagem: A deteção de extremidades também pode reconhecer e seguir as marcações da faixa de rodagem, o que ajuda na manutenção da faixa de rodagem e na navegação de veículos autónomos.
Indústria de segurança e vigilância
1. Deteção de intrusos: Em áreas restritas, os algoritmos de deteção de bordos podem ser úteis para identificar qualquer presença indesejada de indivíduos. São normalmente instalados em sistemas para detetar qualquer movimento em áreas específicas.
2. Deteção de movimento: Tal como a deteção de intrusos, os sistemas de deteção de movimentos também utilizam a deteção de extremidades para detetar movimentos em tempo real. Isto permite uma vigilância rápida e uma ação eficaz em caso de controlo.
Indústria de cuidados de saúde
1. Deteção de tumores: A indústria dos cuidados de saúde também está a adotar avanços tecnológicos, sendo a deteção de bordos um desses algoritmos. Nos exames de ressonância magnética e de tomografia computorizada, este algoritmo pode ser utilizado para delinear quaisquer tumores e anomalias. Quando integrado com sistemas de visão por computador, estas anomalias podem ser classificadas de acordo com o seu tipo.
2. Segmentação de órgãos: No planeamento cirúrgico (para procedimentos práticos ou mais complexos), a deteção de extremidades é utilizada para realçar os limites dos órgãos. Isto ajuda na fase de diagnóstico da cirurgia.
Conclusão
A deteção de bordos é um ramo integral da Inteligência Artificial que melhora o processamento de imagens e ajuda em várias aplicações tecnológicas. Este algoritmo desempenha um papel crucial em sistemas que são adoptados em todas as indústrias, como a automóvel, a da saúde e a da segurança. Quando generalizada, a deteção de bordos realça e segmenta imagens de acordo com os seus limites e permite uma classificação da função e do tipo de imagem. As suas aplicações são essenciais para o desenvolvimento de veículos autónomos, diagnósticos médicos avançados e sistemas de vigilância eficazes.
