O Que é a Visão Computacional?
A visão computacional refere-se à capacidade das máquinas de entender e interpretar o mundo visual ao seu redor. Utilizando algoritmos de Inteligência Artificial e Machine Learning, estes sistemas são capazes de analisar imagens e vídeos para identificar objetos, reconhecer padrões e até mesmo distinguir expressões faciais.
Diferenças entre Visão Computacional e Visão de Máquina
Embora os termos “visão computacional” e “visão de máquina” sejam frequentemente usados no mesmo contexto, existem distinções importantes entre estes. A visão de máquina concentra-se na captura e processamento de imagens para tomadas de decisões específicas em tempo real, enquanto a visão computacional vai além, envolvendo análises mais complexas e interpretações de dados visuais para uma variedade de aplicações. Basicamente, a visão de máquina opera dentro de parâmetros pré-definidos, enquanto a visão computacional procura recolher, analisar e interpretar imagens, proporcionando contexto útil aos sistemas e utilizadores.
Aplicações da Visão Computacional na Indústria
Na indústria, a visão computacional está a ser amplamente adotada para melhorar a eficiência operacional, garantir a segurança e aumentar a qualidade dos produtos. Desde a deteção de defeitos em linhas de produção até à monitorização de equipamentos e autenticação de funcionários por reconhecimento facial, as possibilidades são vastas e promissoras. Algumas aplicações incluem:
- Controlo de qualidade em linhas de produção;
- Navegação de robôs industriais;
- Rastreamento de produtos e materiais na logística;
- Análise preditiva de manutenção de máquinas;
- Na saúde, análise de raios-x, tomografias e ressonâncias magnéticas;
- Na agricultura, análise de colheitas, priorização de rega, deteção de doenças e determinação do período ótimo para colheita.
Visão Computacional no Dia a Dia
Além do ambiente industrial, a visão computacional também desempenha um papel significativo no nosso quotidiano. Sistemas de segurança residenciais e empresariais utilizam esta tecnologia para monitorização em tempo real, enquanto aplicações de reconhecimento facial em smartphones oferecem conveniência e segurança adicional aos utilizadores. Exemplos práticos incluem:
- Reconhecimento facial em dispositivos móveis;
- Filtros de realidade aumentada em redes sociais;
- Assistência à condução em veículos inteligentes;
- Monitorização de tráfego e contagem de veículos;
- Deteção de movimento em sistemas de segurança residencial.
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