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Um robô aspirador que desvia do sofá, um carro que freia sozinho antes de um pedestre, um sistema hospitalar que detecta sinais de doença em uma tomografia antes do médico: essas situações têm em comum uma tecnologia que avança silenciosamente em velocidade acelerada: a visão computacional
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A área, que permite que máquinas interpretem imagens e vídeos de forma automatizada, deixou de ser um campo restrito a laboratórios de pesquisa e ganhou escala em setores que vão da saúde à agricultura
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Segundo levantamento da Fortune Business Insights, o mercado global dessa tecnologia era avaliado em US$ 20,75 bilhões (cerca de R$ 114,1 bilhões) em 2025 e deve saltar para US$ 72,80 bilhões (R$ 400,4 bilhões) até 2034
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A visão computacional é o campo da inteligência artificial que treina computadores para interpretar e compreender o mundo visualmente. Diferente de uma câmera comum, que registra e armazena imagens, um sistema de visão computacional analisa o conteúdo do que está à frente
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O processo começa nos sensores. Câmeras RGB tradicionais capturam cores como qualquer câmera convencional. Sensores infravermelhos conseguem operar no escuro ou detectar variações de calor
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Para tarefas que exigem noção de profundidade e posição espacial, entra em cena outra categoria de equipamento. Os modelos mais simples, presentes em robôs aspiradores domésticos, estimam a distância entre objetos para desviar de obstáculos
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Capturar imagens é apenas o primeiro passo. O que diferencia um robô com visão computacional de uma câmera de segurança comum é a camada de interpretação. É aqui que entra a inteligência artificial, especificamente as redes neurais profundas
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Essas redes são treinadas com milhões de imagens rotuladas. Após esse processo, elas conseguem reconhecer que determinadas combinações de formas, cores e texturas correspondem a um pedestre, uma placa de trânsito, um tumor em uma imagem médica ou uma peça defeituosa em uma linha de produção
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Além de identificar o que está à volta, os robôs mais avançados constroem mapas do ambiente enquanto se movem e, ao mesmo tempo, se localizam dentro desses mapas
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A visão computacional não é mais uma promessa de futuro. Ela já opera em ambientes críticos e cotidianos simultaneamente. Em veículos autônomos, o sistema precisa reconhecer faixas de pista, placas de trânsito, pedestres, ciclistas, outros veículos e condições climáticas, tudo isso enquanto o carro está em movimento, em milissegundos
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