Na era do rápido avanço tecnológico, a Visão por Computador surge como uma força importante, afectando muitas indústrias. Desde os cuidados de saúde ao sector automóvel, as suas aplicações estão a mudar a forma como percebemos e interagimos com o mundo. Este artigo explora o impacto da Visão por Computador, revelando o seu papel fundamental na melhoria dos diagnósticos, das medidas de segurança e muito mais.
O que é a visão computacional?
A visão computacional é um ramo tecnológico da ciência informática que se centra na expansão da compreensão dos meios digitais por parte de um computador. Geralmente, é integrada com vários modelos de aprendizagem automática e algoritmos de reconhecimento de padrões para realizar várias tarefas e operações. Os sistemas podem ser treinados para identificar objectos e classificá-los com precisão de acordo com atributos semelhantes, quando integrados em modelos de aprendizagem profunda.
Estes sistemas são especialmente úteis em indústrias como a automóvel e a da saúde, sobretudo devido às suas capacidades maleáveis – como os sistemas de deteção e reconhecimento. Atualmente, muitas empresas estão a adotar estes sistemas não só para automatizar tarefas, mas também para reduzir as hipóteses de erro humano, utilizando este conhecimento para executar tarefas de forma mais eficiente.
Aplicações e exemplos de visão computacional
Indústria de cuidados de saúde
Uma indústria que tem beneficiado muito com a adoção da Visão por Computador é a indústria dos cuidados de saúde. É uma ferramenta eficiente utilizada para automatizar tarefas e pode ser utilizada para tarefas como o diagnóstico e a imagiologia. Isto deve-se às Redes Neuronais Convolucionais (CNN), sistemas que são altamente eficientes na obtenção de informação integral a partir de dados e que podem, por isso, ser utilizados para a deteção de imagens e muitas outras utilizações. No sector da saúde, esta tecnologia avançada contribui para tarefas como:
Imagiologia médica
A visão por computador é utilizada para identificar quaisquer anomalias em radiografias, ressonâncias magnéticas e tomografias computorizadas quando integrada com CNN e algoritmos de reconhecimento de padrões. Isto desempenha um papel fundamental no diagnóstico de doenças com elevados níveis de precisão.
Deteção da progressão da doença
Esta aplicação entrou em ação após os efeitos catastróficos da COVID-19. Devido à sua rápida progressão em todo o mundo, a visão por computador foi utilizada para fazer distinções entre os doentes em estado crítico, permitindo um processo de rastreio eficiente. Os sistemas foram incorporados com modelos de aprendizagem profunda que conseguiram seguir o padrão de respiração dos pacientes e, assim, diagnosticar o seu estado em conformidade.
Um exemplo desta aplicação é o sistema de IA do Google Health Mammography Screening. Desenvolveram um sistema de Inteligência Artificial que utiliza a capacidade de visão por computador para analisar imagens de mamografia para o rastreio do cancro da mama. Com o objetivo de aumentar a precisão, o sistema da Google Health reduziu os falsos positivos em 5,7% nos EUA e em 1,2% no Reino Unido e reduziu os falsos negativos em 9,4% nos EUA e em 2,7% no Reino Unido.
Indústria automóvel
A Visão por Computador desempenha um papel fundamental na indústria automóvel, influenciando sectores como o fabrico de veículos, as inspecções e as normas de segurança. As grandes somas de dados treinam estes sistemas em função da operação em causa. Algumas dessas operações incluem:
Condução autónoma
A Inteligência Artificial desempenha um papel fundamental no desenvolvimento da tecnologia que está por detrás dos veículos autónomos. A Visão por Computador é um ramo deste sistema e é normalmente instalada nos Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor (ADAS). Os modelos ajudam na deteção e prevenção de obstáculos, na deteção e manutenção da faixa de rodagem e na prevenção de colisões.
Ferramentas de segurança para veículos e condutores
A Visão por Computador alimenta sistemas incorporados como o Estacionamento Automatizado e Câmaras de 360 graus no automóvel. Estes sistemas são treinados por uma grande quantidade de dados e utilizam a aprendizagem profunda para identificar objectos nos ângulos mortos do veículo e permitir que o condutor responda imediatamente.
Além disso, muitos veículos também vêm com Sistemas de Monitorização do Condutor que são alimentados por Visão por Computador. As câmaras instaladas no interior do veículo são utilizadas para monitorizar o rosto do condutor e os movimentos dos olhos para detetar sinais de fadiga ou distração. Isto permite um tempo de resposta mais rápido e proporciona uma camada de proteção tanto para o condutor como para o veículo.
Inspecções de veículos
Atualmente, muitas empresas desenvolveram sistemas que utilizam a visão por computador e modelos de aprendizagem automática para realizar inspecções de veículos. Estes sistemas são normalmente utilizados durante as transferências de veículos. Um veículo passa por várias transferências durante o seu tempo de vida, o que aumenta as hipóteses de sofrer danos menores ou maiores.
Para evitar estes danos, muitas empresas efectuam inspecções aos veículos antes e depois de os receberem. A Visão por Computador está na vanguarda desta tecnologia e é utilizada para identificar quaisquer anomalias no veículo. Tornou-se popular devido à sua capacidade de realizar a tarefa de forma eficiente e em menos tempo.
A Focalx é um exemplo de uma empresa que criou esta tecnologia. O seu sistema consiste em algoritmos complexos de aprendizagem automática e modelos de visão por computador altamente treinados que determinam o estado de um veículo com base nas imagens fornecidas.
Estas ferramentas tecnológicas não só são eficientes na identificação dos danos, como também são capazes de os categorizar de acordo com os níveis de gravidade. Isto permite não só que as empresas reduzam os custos em conformidade, mas também que identifiquem as causas dos danos.
Casos de utilização geral
Num sentido mais geral, a Visão por Computador também pode ser utilizada para desenvolver sistemas que são utilizados para tarefas mundanas. Estas aplicações incluem:
Reconhecimento facial
A Visão por Computador é a principal ferramenta tecnológica por detrás do desenvolvimento de sistemas de Reconhecimento Facial. Permite que os sistemas identifiquem indivíduos com base nas suas caraterísticas faciais. Este sistema personalizado é alimentado por uma Rede Neural Convolucional (CNN) de aprendizagem profunda que identifica os aspectos específicos de um rosto e armazena caraterísticas únicas individualmente. Esta aplicação é utilizada em sistemas de segurança, aplicação da lei e desbloqueio de smartphones ou outros dispositivos.
Reconhecimento ótico de caracteres
O reconhecimento ótico de caracteres ou OCR é uma tecnologia que pode ser integrada nos sistemas Computer Visions e pode ser utilizada para converter texto de imagens digitalizadas em dados electrónicos que podem ser facilmente lidos digitalmente. Este método é comum na digitalização de textos para que possam ser manipulados para utilização posterior. O OCR é utilizado por várias empresas que pretendem digitalizar dados e é também utilizado pelo público em geral. Existem várias aplicações online que permitem a extração de dados de imagens digitalizadas de documentos ou papéis.
Realidade Aumentada (AR) e Realidade Virtual (VR)
Principalmente comum em entretenimento e jogos, a visão computacional é amplamente utilizada para experiências de RA e RV. Estas realidades hiper-realistas são criadas através da integração da visão computacional nos sistemas. A visão computacional ajuda a detetar objectos do mundo real (através da deteção de objectos) e, por conseguinte, permite que o sistema lhes imponha caraterísticas virtuais. Isto não só cria uma experiência realista, como também permite que o público interaja com os objectos e aumenta o seu nível de satisfação com a experiência hiper-realista.
Conclusão
Em conclusão, a visão por computador é um avanço tecnológico que se incorporou em múltiplas indústrias com aplicações que abrangem uma gama diversificada. Desde a melhoria dos diagnósticos nos cuidados de saúde e das operações da indústria automóvel, até ao fornecimento de novas experiências de entretenimento aos utilizadores e ao aumento das medidas de segurança, esta tecnologia é um grande facilitador da inovação e da eficiência. Tem a capacidade de analisar com precisão os dados visuais através de modelos de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda e pode, assim, conduzir a mudanças importantes em domínios como a automação, a segurança e os cuidados de saúde.
