{"id":2839,"date":"2024-04-24T20:21:48","date_gmt":"2024-04-24T23:21:48","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2839"},"modified":"2024-11-01T16:33:39","modified_gmt":"2024-11-01T19:33:39","slug":"visao-computacional-um-guia-completo-para-tirar-suas-duvidas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/visao-computacional-um-guia-completo-para-tirar-suas-duvidas\/","title":{"rendered":"Vis\u00e3o Computacional: Um Guia Completo para tirar suas d\u00favidas"},"content":{"rendered":"

A <\/span>vis\u00e3o computacional <\/b>\u00e9 um campo da intelig\u00eancia artificial (IA) que capacita m\u00e1quinas a entender e interpretar o mundo visual, assim como os humanos fazem.\u00a0<\/span><\/p>\n

Desde a identifica\u00e7\u00e3o de objetos em uma imagem at\u00e9 a an\u00e1lise detalhada de v\u00eddeos em tempo real, a vis\u00e3o computacional est\u00e1 transformando ind\u00fastrias e revolucionando processos produtivos em setores como manufatura, sa\u00fade, transporte e energia.<\/span><\/p>\n

Neste artigo, exploraremos em profundidade o passado, presente e futuro desse campo, cobrindo as estrat\u00e9gias cl\u00e1ssicas, a revolu\u00e7\u00e3o trazida pelo deep learning, e os avan\u00e7os mais recentes com transformers<\/em> e large vision models<\/em>.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, discutiremos os desafios da aquisi\u00e7\u00e3o de imagens usando c\u00e2meras de diferentes tipos e sensores especializados, como hiperespectrais<\/strong> e LIDAR<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n

Abordaremos tamb\u00e9m o uso de drones, dados sint\u00e9ticos e IA generativa, mostrando como essas ferramentas s\u00e3o aplicadas em setores cr\u00edticos, como petr\u00f3leo e energia el\u00e9trica, com destaque para as solu\u00e7\u00f5es inovadoras da Pixforce.ai.<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 Vis\u00e3o Computacional?<\/span><\/h2>\n

A Intelig\u00eancia Artificial<\/strong> \u00e9 um campo da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem intelig\u00eancia humana, como reconhecimento de fala, tomada de decis\u00e3o, tradu\u00e7\u00e3o de idiomas e interpreta\u00e7\u00e3o de imagens.\u00a0<\/span><\/p>\n

De forma pr\u00e1tica, essa tecnologia \u00e9 capaz de capturar imagens, classific\u00e1-las e agrup\u00e1-las de acordo com padr\u00e3o estipulado. Confira abaixo:<\/span><\/p>\n

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Exemplo did\u00e1tico de como a Vis\u00e3o Computacional pode capturar, classificar e agrupar<\/figcaption><\/figure>\n

A IA \u00e9 ampla e abrange v\u00e1rias sub\u00e1reas, como machine learning e deep learning<\/strong><\/a>, que s\u00e3o espec\u00edficas para ensinar m\u00e1quinas a aprender a partir de dados.<\/span><\/p>\n

Para ficar mais f\u00e1cil, vamos dar um exemplo. Pense em um assistente de voz no seu celular, como a Siri ou o Google Assistente. Quando voc\u00ea faz uma pergunta ou d\u00e1 um comando, ele entende e responde usando IA para interpretar sua fala e executar a a\u00e7\u00e3o correspondente.<\/span><\/p>\n

Defini\u00e7\u00e3o e Conceitos B\u00e1sicos<\/span><\/h3>\n

Machine Learning (ML)<\/span><\/h3>\n

Machine Learning, ou aprendizado de m\u00e1quina<\/strong>, \u00e9 uma sub\u00e1rea da IA que envolve o uso de algoritmos para ensinar computadores a aprender a partir de dados e a fazer previs\u00f5es ou decis\u00f5es sem serem explicitamente programados para cada tarefa.<\/span><\/p>\n

Lembre do sistema de recomenda\u00e7\u00e3o de filmes da Netflix. Ele aprende com o hist\u00f3rico dos filmes que voc\u00ea assistiu e avalia quais s\u00e3o suas prefer\u00eancias, sugerindo outros filmes e s\u00e9ries que voc\u00ea provavelmente gostar\u00e1.<\/span><\/p>\n

Deep Learning<\/span><\/h3>\n

Deep Learning<\/strong> \u00e9 uma t\u00e9cnica mais avan\u00e7ada dentro do machine learning que utiliza redes neurais profundas para analisar padr\u00f5es complexos nos dados. As redes neurais convolucionais (CNNs)<\/strong> s\u00e3o um exemplo comum de deep learning e s\u00e3o amplamente utilizadas em vis\u00e3o computacional para reconhecer objetos em imagens.<\/span><\/p>\n

Um exemplo f\u00e1cil de entender s\u00e3o os sistemas de seguran\u00e7a que usam c\u00e2meras para detectar pessoas ou ve\u00edculos. Eles utilizam deep learning para analisar as imagens e reconhecer se um objeto \u00e9 um carro, uma pessoa ou outra coisa.<\/span><\/p>\n

IA Generativa<\/span><\/h3>\n

A IA Generativa<\/strong> refere-se a algoritmos que n\u00e3o apenas analisam dados, mas tamb\u00e9m geram novos dados que parecem aut\u00eanticos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Exemplos incluem GANs<\/strong><\/a> (Generative Adversarial Networks), que s\u00e3o usadas para criar imagens, m\u00fasicas ou textos que parecem ter sido feitos por humanos.<\/span><\/p>\n

Imagine um aplicativo que gera rostos humanos fict\u00edcios para jogos ou redes sociais. Esses rostos s\u00e3o criados por IA generativa que aprendeu a partir de milhares de rostos reais para produzir novas imagens que parecem aut\u00eanticas.<\/span><\/p>\n

O Passado da Vis\u00e3o Computacional<\/span><\/h2>\n

A hist\u00f3ria da vis\u00e3o computacional<\/strong> come\u00e7a nas d\u00e9cadas de 1960 e 1970, quando os primeiros algoritmos foram desenvolvidos para interpretar imagens digitais.\u00a0<\/span><\/p>\n

Inicialmente, a vis\u00e3o computacional era limitada a tarefas simples, como detec\u00e7\u00e3o de bordas e reconhecimento de formas b\u00e1sicas. Algoritmos como o operador de Canny, para detec\u00e7\u00e3o de bordas, e a transformada de Hough, para detec\u00e7\u00e3o de formas geom\u00e9tricas, foram fundamentais nessa fase inicial.\u00a0<\/span><\/p>\n

Essas t\u00e9cnicas permitiram que computadores identificassem contornos e padr\u00f5es em imagens, mas ainda estavam longe de proporcionar a compreens\u00e3o visual complexa que vemos hoje.<\/span><\/p>\n

Em 1972, a empresa Texas Instruments criou a primeira c\u00e2mera digital do mundo. Tr\u00eas anos depois, em 1975, a Cromemco Cyclops tornou-se a primeira c\u00e2mera digital do mercado capaz de se conectar a um computador. A partir da\u00ed, e com a cria\u00e7\u00e3o dos primeiros sensores, come\u00e7ou a ser poss\u00edvel interpretar as imagens. Veja na imagem abaixo:<\/span><\/p>\n

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Imagem da 1\u00ba C\u00e2mera Digital – 1975 | Cromemco Cyclops<\/figcaption><\/figure>\n

Na d\u00e9cada de 1990, houve avan\u00e7os significativos com o desenvolvimento de algoritmos baseados em caracter\u00edsticas locais, como SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) e SURF (Speeded-Up Robust Features).\u00a0<\/span><\/p>\n

Esses m\u00e9todos permitiram a correspond\u00eancia de pontos em diferentes imagens, possibilitando a constru\u00e7\u00e3o de mapas tridimensionais a partir de m\u00faltiplas vistas e a detec\u00e7\u00e3o de objetos em cenas complexas.<\/span><\/p>\n

No entanto, essa fase da vis\u00e3o computacional ainda era limitada pela capacidade dos algoritmos de reconhecer padr\u00f5es apenas em contextos espec\u00edficos e controlados.\u00a0<\/span><\/p>\n

A necessidade de rotular manualmente imagens e ajustar par\u00e2metros para diferentes cen\u00e1rios tornava o processo trabalhoso e n\u00e3o escal\u00e1vel.\u00a0<\/span><\/p>\n

A vis\u00e3o computacional dessa \u00e9poca era eficaz em tarefas espec\u00edficas, mas faltava generaliza\u00e7\u00e3o, adaptabilidade e a capacidade de lidar com varia\u00e7\u00f5es complexas em imagens do mundo real.<\/span><\/p>\n

A Revolu\u00e7\u00e3o do Deep Learning<\/span><\/h3>\n

O verdadeiro \u201cponto de virada\u201d na vis\u00e3o computacional veio com a ascens\u00e3o do deep learning, especialmente com o uso de <\/span>redes neurais convolucionais (CNNs).\u00a0<\/b><\/p>\n

Em 2012, o algoritmo AlexNet, desenvolvido por Alex Krizhevsky e sua equipe, revolucionou o campo ao vencer o desafio ImageNet, reduzindo significativamente a taxa de erro em compara\u00e7\u00e3o com os m\u00e9todos anteriores.\u00a0<\/span><\/p>\n

A CNN do AlexNet demonstrou que redes profundas, com v\u00e1rias camadas de processamento, eram capazes de extrair caracter\u00edsticas complexas de imagens e realizar classifica\u00e7\u00f5es com precis\u00e3o sem precedentes.<\/span><\/p>\n

Esse avan\u00e7o foi possibilitado pelo aumento do poder de processamento das GPUs (unidades de processamento gr\u00e1fico), que permitiram a execu\u00e7\u00e3o de c\u00e1lculos intensivos em paralelo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, a disponibilidade de grandes conjuntos de dados rotulados, como o pr\u00f3prio ImageNet, foi crucial para treinar redes neurais com milh\u00f5es de par\u00e2metros.<\/span><\/p>\n

O surgimento de frameworks e bibliotecas como TensorFlow e PyTorch tamb\u00e9m facilitou o desenvolvimento e a implementa\u00e7\u00e3o de redes neurais convolucionais.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esses frameworks possibilitaram que pesquisadores e engenheiros criassem e testassem modelos complexos de forma r\u00e1pida e eficiente, popularizando o uso de CNNs em diversas aplica\u00e7\u00f5es, como detec\u00e7\u00e3o de objetos, reconhecimento facial, segmenta\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica e an\u00e1lise de imagens m\u00e9dicas.<\/span><\/p>\n

Embora o deep learning tenha expandido enormemente o potencial da vis\u00e3o computacional, ele tamb\u00e9m trouxe desafios.\u00a0<\/span><\/p>\n

A principal dificuldade estava na necessidade de grandes volumes de dados rotulados para treinar os modelos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Em muitos casos, a coleta e rotulagem manual de imagens se tornaram um gargalo, especialmente em cen\u00e1rios espec\u00edficos, como detec\u00e7\u00e3o de anomalias em infraestrutura ou monitoramento ambiental.\u00a0<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m disso, a escalabilidade e a adapta\u00e7\u00e3o dos modelos para diferentes contextos ainda exigem ajustes finos e conhecimentos t\u00e9cnicos avan\u00e7ados.<\/span><\/p>\n

A Adapta\u00e7\u00e3o dos Transformers para a Vis\u00e3o Computacional<\/span><\/h3>\n

Os transformers, inicialmente desenvolvidos para processar linguagem natural, foram adaptados para a vis\u00e3o computacional com o Vision Transformer (ViT).\u00a0<\/span><\/p>\n

Esse modelo divide a imagem em \u201cpatches\u201d e processa cada um como uma sequ\u00eancia, permitindo que o algoritmo entenda rela\u00e7\u00f5es globais entre diferentes partes da imagem.<\/span><\/p>\n

A Transforma\u00e7\u00e3o de Tarefas de Vis\u00e3o Computacional<\/span><\/h4>\n

Os transformers revolucionaram tarefas como segmenta\u00e7\u00e3o de imagens e detec\u00e7\u00e3o de objetos ao capturar informa\u00e7\u00f5es contextuais e globais.\u00a0<\/span><\/p>\n

Eles s\u00e3o capazes de identificar n\u00e3o apenas o objeto em si, mas tamb\u00e9m seu contexto no ambiente, melhorando a precis\u00e3o dos sistemas de vis\u00e3o computacional. Veja abaixo algumas aplica\u00e7\u00f5es dos transformers:<\/span><\/p>\n