Visão Computacional
visão computacional é um campo da inteligência artificial (IA) que capacita máquinas a entender e interpretar o mundo visual, assim como os humanos fazem.
Desde a identificação de objetos em uma imagem até a análise detalhada de vídeos em tempo real, a visão computacional está transformando indústrias e revolucionando processos produtivos em setores como manufatura, saúde, transporte e energia.
Neste artigo, exploraremos em profundidade o passado, presente e futuro desse campo, cobrindo as estratégias clássicas, a revolução trazida pelo deep learning, e os avanços mais recentes com transformers e large vision models .
Além disso, discutiremos os desafios da aquisição de imagens usando câmeras de diferentes tipos e sensores especializados, como hiperespectrais e LIDAR .
Abordaremos também o uso de drones, dados sintéticos e IA generativa, mostrando como essas ferramentas são aplicadas em setores críticos, como petróleo e energia elétrica, com destaque para as soluções inovadoras da Pixforce.ai.
O que é Visão Computacional?
A Inteligência Artificial é um campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de fala, tomada de decisão, tradução de idiomas e interpretação de imagens.
De forma prática, essa tecnologia é capaz de capturar imagens, classificá-las e agrupá-las de acordo com padrão estipulado. Confira abaixo:
[caption id=”attachment_2461” align=”alignnone” width=”640”] Exemplo didático de como a Visão Computacional pode capturar, classificar e agrupar[/caption] A IA é ampla e abrange várias subáreas, como machine learning e deep learning , que são específicas para ensinar máquinas a aprender a partir de dados.
Para ficar mais fácil, vamos dar um exemplo. Pense em um assistente de voz no seu celular, como a Siri ou o Google Assistente. Quando você faz uma pergunta ou dá um comando, ele entende e responde usando IA para interpretar sua fala e executar a ação correspondente.
Definição e Conceitos Básicos
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Machine Learning (ML)
Machine Learning, ou aprendizado de máquina , é uma subárea da IA que envolve o uso de algoritmos para ensinar computadores a aprender a partir de dados e a fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
Lembre do sistema de recomendação de filmes da Netflix. Ele aprende com o histórico dos filmes que você assistiu e avalia quais são suas preferências, sugerindo outros filmes e séries que você provavelmente gostará.
Deep Learning
Deep Learning é uma técnica mais avançada dentro do machine learning que utiliza redes neurais profundas para analisar padrões complexos nos dados. As redes neurais convolucionais (CNNs) são um exemplo comum de deep learning e são amplamente utilizadas em visão computacional para reconhecer objetos em imagens.
Um exemplo fácil de entender são os sistemas de segurança que usam câmeras para detectar pessoas ou veículos. Eles utilizam deep learning para analisar as imagens e reconhecer se um objeto é um carro, uma pessoa ou outra coisa.
IA Generativa
A IA Generativa refere-se a algoritmos que não apenas analisam dados, mas também geram novos dados que parecem autênticos.
Exemplos incluem GANs (Generative Adversarial Networks), que são usadas para criar imagens, músicas ou textos que parecem ter sido feitos por humanos.
Imagine um aplicativo que gera rostos humanos fictícios para jogos ou redes sociais. Esses rostos são criados por IA generativa que aprendeu a partir de milhares de rostos reais para produzir novas imagens que parecem autênticas.
O Passado da Visão Computacional
A história da visão computacional começa nas décadas de 1960 e 1970, quando os primeiros algoritmos foram desenvolvidos para interpretar imagens digitais.
Inicialmente, a visão computacional era limitada a tarefas simples, como detecção de bordas e reconhecimento de formas básicas. Algoritmos como o operador de Canny, para detecção de bordas, e a transformada de Hough, para detecção de formas geométricas, foram fundamentais nessa fase inicial.
Essas técnicas permitiram que computadores identificassem contornos e padrões em imagens, mas ainda estavam longe de proporcionar a compreensão visual complexa que vemos hoje.
Em 1972, a empresa Texas Instruments criou a primeira câmera digital do mundo. Três anos depois, em 1975, a Cromemco Cyclops tornou-se a primeira câmera digital do mercado capaz de se conectar a um computador. A partir daí, e com a criação dos primeiros sensores, começou a ser possível interpretar as imagens. Veja na imagem abaixo:
[caption id=”attachment_2463” align=”alignnone” width=”640”] Imagem da 1º Câmera Digital - 1975 | Cromemco Cyclops[/caption] Na década de 1990, houve avanços significativos com o desenvolvimento de algoritmos baseados em características locais, como SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) e SURF (Speeded-Up Robust Features).
Esses métodos permitiram a correspondência de pontos em diferentes imagens, possibilitando a construção de mapas tridimensionais a partir de múltiplas vistas e a detecção de objetos em cenas complexas.
No entanto, essa fase da visão computacional ainda era limitada pela capacidade dos algoritmos de reconhecer padrões apenas em contextos específicos e controlados.
A necessidade de rotular manualmente imagens e ajustar parâmetros para diferentes cenários tornava o processo trabalhoso e não escalável.
A visão computacional dessa época era eficaz em tarefas específicas, mas faltava generalização, adaptabilidade e a capacidade de lidar com variações complexas em imagens do mundo real.
Fabio Caraça
Fábio Caraça é Chief Growth Officer na Pix Force. Lidera a transformação da Pix Force em uma operação SaaS escalável, unindo visão estratégica, cultura e execução de alto impacto.
