Aprende a transformar imagens de visão por computador em informações comerciais significativas. Descobre como ligar os pontos entre imagens e dados para tomar melhores decisões.
A visão por computador é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite às máquinas interpretar e tomar decisões com base em dados visuais. Quando uma aplicação de visão por computador é apresentada, normalmente inclui vários resultados visuais, como imagens ou vídeos, anotados com caixas delimitadoras ou máscaras de segmentação para destacar objectos de interesse. Embora estes visuais sejam impressionantes, nem sempre dão uma imagem clara das informações acionáveis que podem fornecer.
Considera uma loja de retalho, por exemplo. Um modelo de visão por computador como o Ultralytics YOLOv8 pode ser utilizado para criar um mapa de calor que mostre onde os clientes passam a maior parte do seu tempo. A visualização pode parecer um mapa colorido que indica onde a maioria dos clientes tende a caminhar ou a demorar. No entanto, a verdadeira perceção obtida é a capacidade de identificar secções da loja com baixo desempenho. Os retalhistas podem utilizar esta informação útil para reorganizar a colocação dos produtos, otimizar o espaço nas prateleiras ou ajustar os expositores promocionais para aumentar o envolvimento dos clientes e as vendas.
O valor real da visão computacional está na tradução desses resultados visuais em percepções comerciais significativas que podem melhorar e otimizar diretamente as operações para impulsionar o crescimento e a eficiência. Neste artigo, analisaremos o que a visão computacional pode oferecer às empresas e como ela pode causar um impacto real em suas operações. Também discutiremos estratégias para ir além dos resultados visuais e aproveitar os insights acionáveis que geram resultados reais. Vamos começar!
Começa por compreender a diferença entre visualizações e conhecimentos. Na visão por computador, as visualizações como caixas delimitadoras e mapas de calor são importantes para compreender o resultado do modelo. Estes resultados visuais funcionam como um ponto de partida para ilustrar o que a visão por computador pode ou não fazer. Os insights, no entanto, vão para além destas visualizações e oferecem informações valiosas que podem ser utilizadas para tomar decisões informadas, melhorar processos ou compreender padrões mais profundamente. Eles transformam dados visuais brutos em conclusões significativas que ajudam a descobrir tendências, prever resultados ou otimizar estratégias.
Por exemplo, um sistema de monitorização de exercício físico com visão por computador pode utilizar a estimativa de pose e modelos como YOLOv8 para seguir os movimentos do corpo, identificando pontos-chave como as articulações e os membros. O resultado visual, como esqueletos animados que mostram como uma pessoa se move, pode ser interessante de observar. No entanto, o verdadeiro valor vem das informações quantificáveis que estes dados fornecem - como o número de flexões ou agachamentos efectuados, a duração de cada exercício, a consistência das repetições e a qualidade da forma mantida ao longo da sessão.
Os formadores podem utilizar estas informações para analisar as formas de exercício dos seus clientes, detetar movimentos incorrectos que possam causar lesões, acompanhar o desempenho ao longo do tempo e compreender os hábitos de treino. Estas informações ajudam os formadores a dar um melhor feedback, a conceber planos de treino mais eficazes e a ajudar os clientes a atingir os seus objectivos de fitness de forma mais segura e eficiente.
À medida que a tecnologia avança, as empresas estão sempre procurando maneiras de ficar à frente da concorrência, e a visão computacional é uma ótima maneira de fazer isso. Ao incorporar percepções da visão computacional em seus fluxos de trabalho existentes, eles podem ver resultados reais e mensuráveis.
Estes conhecimentos podem oferecer informações valiosas em várias áreas da empresa, tais como:
Por exemplo, na indústria do petróleo e do gás, a deteção de incêndios ou fugas de gás em fornos era tradicionalmente efectuada através de monitorização manual ou de sistemas de sensores básicos. Esses métodos geralmente não têm a velocidade e a precisão necessárias para detetar perigos potenciais logo no início. A visão por computador pode melhorar este processo utilizando câmaras e modelos de deteção de objectos como o YOLOv8 para monitorizar continuamente as fornalhas e detetar rapidamente problemas como chamas invulgares, excesso de fumo ou fugas de gás.
O resultado visual desta aplicação pode aparecer como caixas delimitadoras em imagens que destacam áreas onde foi detectado um incêndio. No entanto, o verdadeiro benefício vem da transformação destas pistas visuais em informações acionáveis. Estas informações podem ajudar a identificar a causa de um incêndio, prever problemas no equipamento e planear a manutenção para evitar problemas futuros. Ao utilizar estas informações, as empresas industriais podem responder rapidamente a potenciais incêndios, evitar danos dispendiosos, reduzir o tempo de inatividade e melhorar a segurança e a eficiência.
Os resultados visuais de um modelo treinado podem ser transformados em informações que são organizadas em dashboards e bases de dados para uma análise mais profunda. Os dashboards, em particular, podem ajudar a fornecer aos proprietários de empresas uma visão clara das métricas de desempenho, ajudar a detetar anomalias e apoiar decisões baseadas em dados com base em informações em tempo real.
Por exemplo, na monitorização do tráfego, um modelo de visão computacional como YOLOv8 pode ser utilizado para analisar imagens de tráfego em direto para detetar e seguir diferentes veículos, como carros, carrinhas e autocarros, na estrada. A visualização de saída pode mostrar veículos etiquetados e seguir o número de veículos que entram e saem de áreas específicas. Estas informações também podem ser apresentadas num painel de controlo que fornece uma discriminação das contagens de veículos por zona e calcula as principais métricas, como a contagem total de veículos e a velocidade média.
Estas informações ajudam as equipas de gestão de tráfego a compreender o fluxo de tráfego, a identificar pontos de congestionamento, a prever engarrafamentos e a ajustar os sinais de trânsito ou as rotas para manter a fluidez. Ao transformar dados visuais em informações acionáveis, este sistema ajuda os planeadores urbanos a tomar decisões inteligentes para melhorar o fluxo de tráfego e reduzir os problemas na estrada.
Agora que discutimos o impacto comercial dos insights de visão computacional acionáveis, vamos analisar as estratégias para preencher a lacuna entre a visualização de dados e os insights comerciais. Ao desenvolver soluções de IA, essas considerações são vitais porque ajudam a ir além das simples tarefas de visão computacional para entender o contexto e as relações dentro dos dados. Uma análise aprofundada permite a criação de conhecimentos que são mais significativos e mais relevantes para as necessidades do negócio.
Para começar, é essencial melhorar a comunicação entre os programadores de IA e os líderes empresariais. Os criadores de IA podem ter discussões abertas com as partes interessadas do negócio para compreenderem os seus objectivos, desafios e o que esperam alcançar. Ao pensar na perspetiva do proprietário da empresa, é mais fácil determinar como a visão computacional pode abordar diretamente problemas específicos. Em vez de desenvolver soluções genéricas, os programadores podem concentrar-se na criação de aplicações de visão por computador que resolvam necessidades comerciais reais.
Por exemplo, no cenário de petróleo e gás que discutimos anteriormente, falar diretamente com um interveniente empresarial pode ajudar um programador a compreender necessidades específicas, como o envio de alertas com base na dimensão e gravidade de um incêndio detectado. Conhecer estes detalhes ajuda os programadores a personalizar a solução para dar prioridade aos alertas críticos, garantindo tempos de resposta mais rápidos e reduzindo os riscos, o que aumenta a segurança e a eficiência.
Uma vez estabelecida uma comunicação clara, o próximo passo é concentrar-se na qualidade e no processamento dos dados. Os programadores podem certificar-se de que os dados utilizados para formação e análise são limpos, consistentes e relevantes para as necessidades do cliente. A simplificação do processamento de dados pode ajudar a reduzir atrasos e fornecer percepções precisas e oportunas. Além disso, a integração de sistemas de visão computacional com ferramentas comerciais existentes pode melhorar a tomada de decisões e permitir que as empresas respondam rapidamente a informações importantes.
Eis mais alguns factores a considerar:
Embora os resultados visuais, como caixas delimitadoras e máscaras, demonstrem as capacidades da visão computacional, as empresas exigem mais do que apenas representações visuais; elas precisam de insights acionáveis que possam impulsionar a tomada de decisões e melhorias operacionais. Ao compreender os objetivos comerciais e aplicar a visão computacional a problemas do mundo real, os desenvolvedores podem fornecer insights que melhoram as operações, aprimoram as experiências do cliente e reduzem os custos.
Para preencher a lacuna entre a visualização e os insights acionáveis, os desenvolvedores podem se comunicar claramente com as partes interessadas, usar dados de alta qualidade e melhorar o processamento de dados. Estes passos ajudam as empresas a tirar o máximo partido da tecnologia de visão por computador, transformando os conhecimentos em benefícios reais.
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