Visão Computacional: 3 aplicações onde as máquinas já podem enxergar

A visão é um dos sentidos mais complexos que existem, envolvendo não apenas a captação de luzes e cores, mas também processos cerebrais quase instantâneos de identificação e armazenamento. Na tentativa de transferir a capacidade de enxergar para as máquinas, a visão computacional está se desenvolvendo cada vez mais rápido com o avanço da inteligência artificial associada ao machine learning.

Quando as máquinas começam a ver como os humanos, tarefas de reconhecimento, detecção de movimento, restauração de imagens e identificação podem ser desempenhadas automaticamente por meio de dispositivos com bastante perfeição. Mesmo que ainda existam muitos passos para essa tecnologia avançar, já temos inúmeras possibilidades para utilizá-la em diferentes áreas.

Mais segurança no trânsito

Na segurança do trânsito e principalmente nas estradas, a visão computacional já é uma realidade que avança em ritmo acelerado. Por meio da tecnologia, hoje é possível prevenir mais facilmente acidentes e situações de perigo. Com os dispositivos de biometria facial, voltados para a detecção e classificação de sinais de risco, a mensuração do nível de atenção?e fadiga?do motorista é feita de forma automática. Através da identificação de situações como sonolência, distração e uso indevido de celular, por exemplo, alertas são emitidos para avisar o motorista ou a empresa em que ele presta serviços e, se necessário, o percurso é interrompido.

Ações de marketing

Mesmo sem referências de texto, parte significativa das bilhões de imagens postadas diariamente nas redes sociais tem logotipos ou outras indicações que remetem a empresas. Dentro desse grande universo, agências de marketing especializadas no monitoramento da presença social já conseguem com a visão computacional conseguem identificar as marcas nas mídias sociais para criar ações de marketing voltadas para essas pessoas.

Mobilidade autônoma

Carros sem condutores prometem ser uma das grandes tendências do futuro. Ainda em fase de testes por envolver diferentes tecnologias como inteligência artificial, redes neurais profundas (deep learning) e visão computacional, esses automóveis conseguem reconhecer trajetos e obstáculos em seu caminho para seguir a rota adequada. Apesar de estarem em estágio avançado e já estarem chegando ao mercado, algumas limitações ainda impedem que eles sejam disponibilizados em escala maior.

Bráulio Carvalho, CEO da Maxtrack.