Detecção de objetos: Como o futuro pode ajudar a descobrir o passado!
O computador definitivamente pode enxergar!
A série “O computador definitivamente pode enxergar” tem o objetivo de desmistificar a inteligência artificial além de disseminar conhecimento prático sobre o assunto. Em especial, essa série se trata sobre uma das áreas mais fascinantes da IA que é a capacidade do computador de entender, processar, analisar e extrair informações de imagens/vídeos. Como falamos no nosso post de lançamento da série:
A visão computacional 👀🖥️ é uma tecnologia que permite que computadores possam “ver” o mundo ao seu redor. Ela utiliza algoritmos e modelos matemáticos para analisar imagens e vídeos, tornando possível a interpretação e entendimento do conteúdo visual. Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial, a visão computacional tem se tornado cada vez mais presente em nossas vidas, trazendo inúmeras aplicações e possibilidades para o futuro.
Quer saber mais, acesse os links sobre a série:
- O computador definitivamente pode enxergar!
- Recomendação de imagens por similaridade utilizando TensorFlow Similarity
- Entenda por que você não gostaria dos filmes da Marvel se não existisse a segmentação de imagens!
- A classificação de imagens/vídeo pode salvar vidas no trabalho!
Hoje vamos entender um pouco mais sobre o que é detecção de objetos em imagem ou vídeo!
O que é a detecção de objetos em imagens?
Você já se perguntou como o Facebook identifica rostos em fotos ou como carros autônomos reconhecem obstáculos?
A resposta é: detecção de objetos!
A detecção de objetos é uma parte crucial da visão computacional, um campo da inteligência artificial que permite às máquinas “verem” e interpretarem imagens digitais ou vídeos.
Mas, o que exatamente isso significa? 🤔
Em termos simples, a detecção de objetos envolve identificar e localizar objetos específicos em imagens ou vídeos digitais. Imagine que você tem uma foto de um parque. Um sistema de detecção de objetos poderia identificar várias coisas nessa foto, como: Pessoas, bancos, árvores, cachorros, etc. e desenhar um retângulo (ou “caixa delimitadora”) ao redor de cada objeto.
Agora, vamos aprofundar um pouco. 🕵️♀️
A detecção de objetos envolve duas tarefas principais:
- Classificação de objetos: Determinar que tipo de objeto está na imagem. Por exemplo, é um cachorro? Um carro? Uma árvore?
- Localização de objetos: Determinar onde, exatamente, o objeto está na imagem. Isso é geralmente feito desenhando uma “caixa delimitadora” ao redor do objeto.
Essas tarefas são realizadas por algoritmos de aprendizado profundo, que são treinados em enormes conjuntos de dados de imagens. Essas imagens são manualmente rotuladas com o tipo e a localização do objeto, e o algoritmo aprende a partir dessas anotações. Depois de treinado, o algoritmo pode identificar e localizar objetos em novas imagens que nunca viu antes.
Por que é importante detectar objetos em uma imagens?
Pense em todas as imagens e vídeos que vemos todos os dias — seja em nossos telefones, computadores, televisões ou até mesmo outdoors. Agora, imagine o poder de um computador capaz de entender todas essas imagens e vídeos da mesma forma que nós humanos o fazemos. Incrível, não é? Esse é um dos motivos pelo qual a detecção de objetos é importante!
Além disso, também podemos pontuar que:
1️⃣Processamento de Informações em Grande Escala: O mundo digital está inundado de imagens e vídeos. É humanamente impossível processar todas essas informações. No entanto, a IA pode fazer isso com rapidez e eficiência. A detecção de objetos ajuda a processar e entender grandes volumes de dados visuais.
2️⃣ Automatização e Eficiência: Através da detecção de objetos, podemos automatizar muitos processos que exigiriam esforço humano considerável e sujeito a erros. Isso aumenta a eficiência e a precisão em muitas áreas, desde a organização de fotos digitais até a análise de imagens médicas.
3️⃣ Interpretação e Compreensão do Mundo: Com a detecção de objetos, as máquinas podem ganhar um nível de compreensão visual semelhante ao humano. Isso permite que interajam de forma mais natural e eficaz com o mundo ao redor.
4️⃣ Base para Tecnologias Futuras: A detecção de objetos é um pilar fundamental para muitas tecnologias emergentes, como carros autônomos, realidade aumentada e virtual, e sistemas de vigilância avançados.
Casos de uso
Aplicações na arqueologia
A detecção de objetos está sendo utilizada na arqueologia. Imagens de satélite ou aéreas podem ser processadas através de inteligência artificial para identificar possíveis sítios arqueológicos. Essa tecnologia pode reconhecer formas e estruturas indicativas de antigas construções, auxiliando na descoberta de novos locais a serem explorados.
Esse caso de uso foi visto na prática no projeto “Scanner de Paisagens Culturais” (CLS), uma colaboração entre o Instituto Italiano de Tecnologia e a Agência Espacial Europeia, utiliza detecção de objetos para analisar imagens de satélite e detectar sítios arqueológicos. A IA permite identificar variações mínimas na vegetação ou outros sinais na superfície, indicando a presença de vestígios ainda não descobertos. A abordagem do CLS visa superar métodos subjetivos de observação, proporcionando detecção mais ampla e precisa com métodos computacionais avançados. A IA aprimora a precisão na análise de imagens e explora áreas espaciais mais amplas, auxiliando na preservação do patrimônio cultural e identificando locais em risco de pilhagem.
Um segundo exemplo da aplicação dessa tecnologia é na detecção de artefatos. Pesquisadores têm utilizado essa ferramenta para identificar e catalogar automaticamente milhares de pequenos artefatos encontrados durante escavações. Esse processo, que normalmente seria demorado e trabalhoso, pode ser significativamente acelerado com o uso de detecção de objetos.
Detecção de lixo marinho
Uma iniciativa inovadora está utilizando a detecção de objetos para identificar e rastrear a quantidade de plástico nos rios e mares. Por meio de câmeras e sensores, essa tecnologia é capaz de reconhecer diferentes tipos de detritos plásticos, contribuindo para o monitoramento e eventual redução da poluição plástica nos oceanos.
Detecção de vagas no estacionamento
Quantas vezes você já passou algum tempo rodando em volta de um estacionamento lotado, procurando por uma única vaga livre? A boa notícia é que a detecção de objetos em imagens e vídeos está ajudando a resolver esse problema de uma maneira inteligente e eficiente. Vamos explorar esse caso de uso fascinante!
A detecção de vagas de estacionamento livres é um excelente exemplo de como a detecção de objetos pode ser aplicada de maneira prática e útil no dia a dia. O conceito por trás dessa aplicação é relativamente simples: câmeras são instaladas em estacionamentos e usadas para capturar imagens ou vídeos da área. Essas imagens ou vídeos são então processados por um algoritmo de detecção de objetos, que é capaz de identificar quais vagas de estacionamento estão ocupadas e quais estão livres.
Isso é possível porque o algoritmo é treinado para reconhecer o que uma vaga de estacionamento livre se parece (geralmente, um espaço vazio delimitado por linhas de estacionamento) e o que um carro estacionado se parece. Uma vez que o algoritmo tenha processado as imagens ou vídeos, pode fornecer informações em tempo real sobre a disponibilidade de vagas de estacionamento.
Potencial futuro
Em nossa era digital atual, somos bombardeados com uma quantidade quase inacreditável de dados visuais — fotos, vídeos, transmissões ao vivo, realidade virtual e muito mais. E, em meio a essa enxurrada de informações, uma tecnologia está se destacando como um farol de inovação e potencial: a detecção de objetos em imagens e vídeos.
Levando a medicina ao próximo nível
No campo da saúde, a detecção de objetos tem o potencial de revolucionar a maneira como diagnosticamos e tratamos doenças. Algoritmos de IA poderiam ser treinados para identificar sinais de doenças em imagens médicas, como raios-x, ressonâncias magnéticas e tomografias computadorizadas. Isso poderia aumentar a precisão dos diagnósticos, acelerar o tempo de detecção e até mesmo identificar condições que poderiam ser ignoradas pelo olho humano.
Veículos autônomos ainda mais inteligentes
Carros autônomos já estão utilizando a detecção de objetos para navegar com segurança, identificando outros veículos, pedestres, sinais de trânsito e obstáculos. No entanto, à medida que a tecnologia avança, podemos esperar que esses veículos se tornem ainda mais sofisticados. Imagine um carro que não apenas detecte objetos, mas que também possa prever o comportamento de pedestres ou outros motoristas, tornando as estradas ainda mais seguras.
Realidade aumentada e virtual mais imersiva
A detecção de objetos pode levar a realidade aumentada (AR) e a realidade virtual (VR) a novos patamares. Em vez de interagir com objetos genéricos em um ambiente de AR/VR, os usuários poderiam interagir com representações precisas de objetos do mundo real. Além disso, a detecção de objetos poderia permitir que sistemas de AR/VR se adaptassem dinamicamente aos ambientes dos usuários, proporcionando experiências ainda mais imersivas e personalizadas.
Em resumo, o futuro da detecção de objetos em imagens e vídeos é repleto de possibilidades empolgantes. À medida que continuamos a aprimorar e desenvolver esta tecnologia, poderemos desbloquear novas maneiras de interagir com o mundo digital e usar essas informações para melhorar a vida no mundo real. A detecção de objetos é um exemplo perfeito de como a IA
Um pouco sobre mim
Como um profissional dedicado à área de projetos de melhoria e ciência de dados, iniciei minha carreira em 2018 com um estágio na modelagem de móveis usando o Solidworks. No início de 2019, me juntei à empresa júnior Projet Jr como consultor e diretor de projetos, onde fui responsável pela gestão de 41 projetos premiados como empresa júnior de alto crescimento e impacto. Nesse mesmo ano, também participei do programa de qualificação para exportação da Apex-Brasil como apoio técnico e atuei como estagiário na Rede Primavera de saúde no setor de controle de indicadores e SAC. Com um bom desempenho, fui contratado como analista administrativo para liderar projetos na área da diretoria comercial, usando meus conhecimentos em lean six sigma e ciência de dados.
Atualmente, trabalho como Data Scientist na Insidergic, com foco em projetos relacionados a visão computacional, e na A3Data, em um projeto de desenvolvimento de análises exploratórias que trazem aumento na receita do cliente da empresa. Minha trajetória profissional até aqui me permitiu aprimorar minhas habilidades em ciência de dados e aplicá-las em diferentes setores, buscando sempre soluções inovadoras e eficientes para as demandas dos projetos.
Portfólio: https://portifolio-antonio1.vercel.app/
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/antoniodramos/
Github: https://github.com/tonylincon1
