A Visão Computacional é um dos campos de pesquisa do Deep Learning que mais tem chamado a atenção no momento. Ela se encontra no cruzamento de diferentes áreas do conhecimento e tem proporcionado grandes vantagens em diferentes segmentos.
Essa tecnologia é capaz de identificar variações biológicas e fornecer diagnósticos, coisa que só era possível utilizando a visão humana. A vantagem é que a visão computacional é muito mais precisa e capaz de identificar fatores que geralmente passam despercebidos quando não são empregadas soluções tecnológicas.
A seguir, você poderá conhecer algumas aplicações baseadas em visão computacional e Deep learning e entender seus benefícios. Confira!
A utilização da visão computacional em biomedicina tem crescido consideravelmente nos últimos anos. Isso porque essa é uma área em que a análise de imagens deve ser precisa para detectar alterações de padrões que determinam se uma pessoa está doente ou não, por exemplo. Conheça algumas aplicações!
Para você ter ideia, a visão computacional pode detectar precisamente o estágio de um câncer de mama em uma paciente. Isso é possível graças ao Deep Learning, visto que essa tecnologia permite que a máquina aprenda quais são as características das imagens de cada estágio.
Dessa forma, é possível planejar o tratamento de forma mais efetiva e acompanhar os resultados com precisão.
A visão computacional também tem sido utilizada na etapa de diagnósticos de doenças, em especial as que atingem a pele. Um exemplo é um aplicativo para smartphone criado pelos pesquisadores da universidade de Stanford, nos Estados Unidos. Utilizando o conceito de Deep Learning, eles desenvolveram um método rápido e simples para diagnosticar câncer de pele.
Os pesquisadores criaram um banco de dados de quase 130.000 imagens de doenças dermatológicas e “treinaram” uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) a distinguir os tumores malignos e benignos. Desde o primeiro teste, esse aplicativo apresentou resultados muito animadores em termos de precisão, superiores aos dos dermatologistas.
Além da área médica, a Visão Computacional vem sendo aplicada com sucesso na agricultura de precisão. Ela é capaz de identificar diversos dados biológicos que dão aos produtores informações extremamente úteis para maximizar sua produção e melhor sua eficiência. Confira alguns exemplos:
Utilizando aplicações avançadas de Visão Computacional e Deep Learning é possível efetuar a classificação rápida de produtos agrícolas quanto ao seu estado de maturação.
Um dos principais benefícios dessa solução é a capacidade de detectar com eficácia quais itens durarão mais (e, portanto, podem ser enviados para exportação) e quais devem ser retidos para o mercado local. Assim, é possível melhorar a eficiência na distribuição dos produtos e evitar perdas.
A fenotipagem, em geral, é um processo pelo qual diferentes características de uma planta, como consumo de nitrogênio, rendimento e dimensões, são avaliadas. O conhecimento sobre essas características e a maneira como elas são afetadas por diferentes fatores são fundamentais para o progresso da agricultura.
Até os últimos anos, esse processo dependia estritamente de medições manuais e “intuição do agricultor”. Hoje em dia, os avanços tecnológicos permitem medições automáticas, precisas e de alta produtividade, bem como uma análise exata dos traços e fatores que os afetam, abrindo as portas para uma nova era na agricultura.
Como a fenotipagem depende, em grande parte, de traços visíveis, algoritmos avançados de Visão Computacional desempenham um papel fundamental nesse campo. As máquinas são “ensinadas” a reconhecer estruturas de plantas específicas, como frutas e flores, e obter medidas relativas a suas dimensões, cor e rendimento.
Nos últimos anos, a agricultura viu um aumento nas metodologias algorítmicas capazes de integrar grandes quantidades de dados para a previsão de produção. Isso está resultando em desenvolvimento de hardwares (sensores, drones e tratores inteligentes), softwares e métodos computacionais, como estimadores e fatores preditivos para a saúde da cultura e a carga de herbívoros.
Utilizando a visão computacional é possível analisar fotos tiradas por drones, aviões ou satélites e identificar fatores como estresse hídrico, doenças na plantação, pragas, etc. Além de fornecer informações para que sejam tomadas medidas corretivas, essa tecnologia ajuda a ter uma ideia melhor sobre o rendimento das lavouras. Dessa forma, é possível efetuar um planejamento adequado de recursos a serem utilizados na época da colheita.
Além dessas, existem diversas outras aplicações baseadas em Visão Computacional e Deep Learning que podem ser utilizadas. Para entender como elas podem ser utilizadas em sua atividade é essencial contar com o auxílio de uma empresa especializada que ofereça curadoria digital. Assim, você saberá exatamente o que implementar e quais os resultados serão alcançados.
Agora você já sabe como a Visão Computacional e Deep Learning estão sendo usados nas aplicações biológicas. Se você gostou deste conteúdo, então você também irá gostar de conhecer 7 aplicações de sensores na Internet das Coisas. Boa leitura!
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