De acordo com uma pesquisa realizada pela Mordor Intelligence, o tamanho do mercado de visão computacional deverá crescer de US$14,65 bilhões em 2023 para US$33,13 bilhões até 2028.
Os números mostram um crescimento significativo e aumento do uso da tecnologia por diversos setores. A pesquisa ainda informa que devido aos avanços nos sensores de imagem e objetos, a aplicação de visão computacional aumentou em muitos setores, como saúde e segurança, por exemplo.
Então, se ficou interessado e deseja saber mais sobre o que é visão computacional e ainda conferir como ela funciona, quais as principais aplicações e suas tarefas, siga a leitura do artigo.
O que é visão computacional?
Visão computacional é uma área da ciência da computação que utiliza-se da Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e reconhecimento óptico de caracteres (OCR) para desenvolver sistemas computacionais capazes de enxergar, interpretar e classificar informações visuais da mesma forma que os seres humanos.
Isso ocorre por meio do desenvolvimento de algoritmos capazes de extrair padrões e informações úteis apenas visualizando imagens e vídeos. Com isso, é possível gerar dados relevantes, automatizar tarefas e acelerar a tomada de decisão em diversas áreas.
Como a visão computacional funciona?
Para nós, seres humanos, o processo de enxergar, analisar e compreender o mundo ao nosso redor é uma tarefa rotineira. Entretanto, esse sistema fisiológico envolve diversas etapas: quando a luz refletida pelos objetos atravessa a córnea, ela viaja ao longo dos nervos da retina e só então chega ao cérebro para que as imagens possam ser processadas e compreendidas.
Com o aprendizado contínuo, aprimoramos a nossa capacidade de diferenciar objetos, medir distâncias e entender padrões, ao passo que ganhamos contexto sobre o mundo ao nosso redor.
Com a visão computacional, o processo é semelhante. Por meio do uso de algoritmos e sistemas operacionais com dados matemáticos e físicos, a máquina se torna capaz de analisar, interpretar e extrair informações de elementos visuais.
Para que operem corretamente, os sistemas da visão computacional dependem de técnicas como Machine Learning e Deep Learning para melhorar sua capacidade ao longo do tempo. Ou seja, as máquinas precisam ser treinadas e alimentadas com um grande volume de dados para que otimizem sua capacidade de processamento.
Somente assim o sistema consegue ser treinado para ter êxito no seu objetivo, conseguindo diferenciar caracteres, símbolos, animais, pessoas e objetos, por exemplo. Esse processo é cumulativo, quanto maior a quantidade de dados e informações fornecidas para o sistema, maior será a sua capacidade em executar as tarefas adequadamente.
Aplicações da visão computacional
Depois de compreender o que é visão computacional e como ela funciona, vamos conferir alguns exemplos de aplicações dessa tecnologia em diferentes processos e setores. Veja:
Automação de TI
A tecnologia de visão computacional também é utilizada em RPA (Automação de Processos Robóticos) em áreas diversas, como a TI.
Com a visão computacional, os robôs criados para automatizar processos de TI conseguem “enxergar” sistemas e navegar entre telas, sendo capazes de preencher campos, atualizar arquivos e muito mais.
Com isso, se alterações no sistema em que o robô trabalha forem feitas, ele ainda consegue vasculhar as telas até encontrar a informação que procura.
Por exemplo, a BotCity, empresa especializada em automação empresarial de processos, oferece um assistente de código e um conversor de documentos em Python RPA baseado em visão computacional, que ajuda desenvolvedores a criarem robôs em Python RPA.
💡Saiba mais: Como otimizar a performance com Python RPA
Agricultura
A visão computacional melhora o funcionamento da agricultura em diversos aspectos: controle do plantio, controle de pragas, identificação de ervas daninhas, rastreamento de rebanho, verificação da umidade do solo, robotização da colheita e análise meteorológica avançada, por exemplo.
Todas essas funcionalidades contribuem para o aumento da produtividade, melhora do tempo entre semeadura e colheita e, principalmente, redução de custos.
Veículos autônomos
Para os veículos autônomos, a visão computacional permite que compreendam e reajam ao ambiente de maneira muito semelhante à capacidade humana. Isso ocorre uma vez que a tecnologia dá ao piloto automático a capacidade de mapear, analisar e reagir rapidamente a todos os objetos ao redor.
São aplicadas tarefas como a detecção de objetos, reconhecimento de sinalização, percepção de profundidade, reconhecimento de pedestres e ciclistas, tomada de decisões autônoma e mapeamento.
Processamento inteligente de documentos
Dentro da visão computacional, existe ainda o reconhecimento óptico de caracteres (OCR), área de desenvolvimento muito utilizada para o processamento inteligente de documentos.
Por exemplo, robôs baseados em reconhecimento óptico de caracteres (OCR) são muito utilizados para leitura e classificação de documentos em diversos setores das empresas. Também podem converter documentos em código e acionar automações a partir da leitura deles.
As aplicações são as mais diversas: desde um pedido de compras, liberação de pagamentos, até a conciliação bancária e conferência de estoque, muita coisa pode ser feita com o OCR combinado à automação de processos.
Reconhecimento Facial
O reconhecimento facial está disponível em aplicativos para uso pessoal e é muito utilizado por diversas pessoas em seus smartphones e empresas que trabalham com verificação de identidade.
A indústria de segurança pública utiliza-se do sistema de reconhecimento facial em diversas cidades ao redor do mundo para detectar e prevenir atividades criminosas. O processo de reconhecimento facial se inicia com algoritmos de visão computacional que delimitam rostos nas imagens. Depois, as características do rosto são extraídas e transformadas em dados numéricos para análise.
Por fim, a identificação da pessoa é feita com base no reconhecimento de padrões únicos presentes nas características faciais, assim a visão computacional consegue comparar esses padrões com os dados armazenados.
Entretenimento
Atualmente, o entretenimento tem se apresentado cada vez mais com experiências inovadoras e interativas. O usuário consegue participar e interagir, tornando as experiências imersivas e dinâmicas.
A visão computacional é peça essencial na criação da Realidade Aumentada e Realidade Virtual, uma vez que permite que os dispositivos interajam com o ambiente. Jogos digitais têm se tornado cada vez mais interativos com sistemas como o Kinect da Microsoft, por exemplo.
Saúde
A área da saúde também está se beneficiando da visão computacional para otimizar os processos, principalmente em exames de imagem como radiografia e ultrassonografia.
Os algoritmos realizam a análise das imagens e são capazes de identificar possíveis anomalias que merecem atenção do médico. Dessa forma, os diagnósticos se tornam mais rápidos, precisos e a chance de erro humano diminui.
Principais tarefas da visão computacional
Agora, vamos conferir as principais tarefas da visão computacional:
Classificação de imagens
Por meio de algoritmos e diversos modelos de aprendizagem, a visão computacional é capaz de classificar imagens identificando padrões e, a partir disso, dividir por classe. Por exemplo, após identificar objetos, a tecnologia pode separá-los em móveis, roupas e eletrônicos.
Rastreamento de objetos
Presente em sistemas de vigilância e veículos autônomos, o rastreamento de objetos é a capacidade de seguir e localizar objetos estáticos ou em movimento, em sequências de imagens e vídeos.
E, a partir disso, analisar e executar determinada funcionalidade. Por exemplo, um carro pode acionar um som de alerta ao identificar que um outro veículo está se aproximando rapidamente.
Segmentação
O algoritmo de segmentação na visão computacional é capaz de separar as imagens em partes significativas de acordo com características visuais, como luminosidade e cor. Tarefa fundamental para compreender a estrutura de uma cena e realizar a identificação de objetos.
Pronto para usar a visão computacional?
Esperamos que este conteúdo tenha esclarecido as principais dúvidas sobre visão computacional, seu funcionamento, aplicações e tarefas. Essa é uma área promissora que evolui constantemente e auxilia no desenvolvimento de empresas.
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