Visão computacional e Machine Learning juntas no Vision AI do Google

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Visão computacional e Machine Learning juntas no Vision AI do Google
Mulher analisando o uso do Vision AI, nova solução do Google

Visão computacional e Machine Learning juntas no Vision AI do Google

Machine Learning, Inteligência Artificial (IA), Deep Learning são termos cada vez mais presentes em nosso dia a dia. De fato, essas tecnologias estão no centro de quase todas as previsões que envolvem inovação, e têm o poder de transformar o modo como pessoas e empresas realizam suas atividades.

Ao longo de sua história, o Google incorporou muito bem a IA em seu núcleo de produtos e serviços. O Vision AI ressalta a força da empresa nesse segmento, ao incorporar Visão Computacional e Machine Learning em uma solução disruptiva baseada em nuvem.

A seguir, você conhecerá mais sobre essa importante ferramenta, além de entender como a sua empresa pode melhorar a produtividade. Confira o artigo!

O que é o Vision AI?

O Google Vision AI é um serviço de inteligência artificial oferecido pelo Google Cloud Platform, que fornece recursos avançados de visão computacional para análise e interpretação de imagens e vídeos.

A ferramenta pode ser considerada a combinação de dois produtos desenvolvidos pelo Google: o AutoML Vision e a ferramenta API do Google Cloud Vision. E integra modelos de visão computacional e Machine Learning a sites e aplicativos para fornecer uma experiência atraente aos usuários.

Essencialmente, o Google Vision AI capacita os desenvolvedores e empresas a integrarem inteligência visual em seus aplicativos e sistemas, permitindo automatizar processos, extrair insights de imagens em larga escala e melhorar a experiência do usuário em uma variedade de cenários.

Assim, oferece recursos que facilitam a realização de atividades do dia a dia e que ajudam a automatizar processos. Basicamente, o sistema realiza as seguintes etapas:

Aquisição da imagem

É a fase em que as imagens utilizadas para o aprendizado de máquina são enviadas para o sistema. Elas podem ser de diferentes origens, como de arquivos de imagens, arquivos PDFs e, até mesmo, captadas em tempo real.

Processamento da imagem

É o momento em que o sistema analisa toda a imagem e faz uma pré-classificação de seu conteúdo.

Entendimento da imagem

É a etapa na qual as imagens são identificadas e classificadas.

Como funciona o Google Vision AI?

O Google Vision AI é um serviço de visão computacional oferecido pelo Google Cloud Platform. Ele utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para analisar e compreender o conteúdo de imagens e vídeos.

Então, quando uma imagem é enviada para o Google Vision AI, o serviço realiza o pré-processamento necessário para garantir que a imagem esteja pronta para análise.

Isso pode incluir redimensionamento, normalização de cores e outras técnicas de processamento de imagem.

Para o reconhecimento de objetos, o Vision AI utiliza modelos de machine learning treinados em grandes conjuntos de objetos e dados comuns. Assim ele realiza a extração de características significativas presentes na imagem — formas, cores, pessoas, coisas, texturas e padrões.

Além da detecção de objetos e rostos, a ferramenta também pode analisar o conteúdo visual de uma imagem para identificar elementos específicos, como logos, marcas registradas, landmarks (pontos de referência) e conteúdo impróprio.

Já para o reconhecimento de texto, são utilizadas técnicas de reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Dessa forma, a ferramenta identifica e extrai texto de documentos, placas de identificação, sinais e outros tipos de conteúdo textual em imagens.

Com base nas características extraídas da imagem, o Google Vision AI ainda pode classificar e etiquetar o conteúdo visual, como atribuir rótulos descritivos às imagens com base nos objetos detectados, como “pessoa”, “carro”, “cachorro”, etc.

O Vision API pode ser usado, inclusive, para análise de sentimentos em imagens. Ele analisa as emoções presentes na imagem de modo geral.

Feitas as análises, a ferramenta retorna os resultados, metadados adicionais e outras informações relevantes para o usuário.

Quais são os principais recursos do Google Vision AI?

O Google Vision AI oferece uma ampla gama de recursos poderosos de visão computacional que podem ser aplicados em diversas áreas da empresa. É possível treinar a ferramenta para realizar uma série de funções. Veja algumas delas a seguir.

Reconhecimento e extração de textos

A visão computacional presente no Vision AI permite a utilização de recursos de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres). Ou seja, essa ferramenta permite reconhecer e extrair textos em formato digital, a partir de documentos impressos e digitalizados, fotografias, etc.

Além disso, a tecnologia Machine Learning permite estabelecer padrões de extração, o que torna essa ferramenta particularmente funcional.

Com o Vision AI, a empresa pode automatizar o processo de entrada de notas fiscais, de contratos e muitos outros tipos de documentos. Assim, a extração e registro de dados necessários passa a acontecer automaticamente. O sistema os registra por meio de APIs.

Isso proporciona diversos benefícios ao negócio, como a redução de erros de digitação ao imputar esses dados no sistema e o aumento da produtividade, pois os colaboradores podem se dedicar a outras tarefas.

Vale ressaltar que a API Vision também consegue reconhecer textos manuscritos. Dessa forma, ela pode ser utilizada, por exemplo, para a leitura de diversos tipos de documentos escritos a mão, como listas antigas de passageiros de navios imigrantes, certidões de casamento e muitos outros documentos registrados em cartórios.

Enfim, são informações que podem alimentar um sistema sobre pesquisa de documentos e proporcionar muito mais agilidade para a realização de levantamento de dados em processos de imigração, por exemplo.

Controle de qualidade

Na indústria, o Vision AI pode ser utilizado para identificar produtos com defeito de fabricação, seja na forma, seja nas cores, na embalagem ou qualquer falha que possa ser visivelmente reconhecida.

Entre os benefícios que podemos citar, estão o ganho em produtividade, a redução de erros operacionais e a satisfação do cliente, pois a empresa reduz a possibilidade de distribuição de mercadorias defeituosas.

Desenvolvimento de produtos

A aparência é um atrativo fundamental no processo de compra de um produto. Nesse sentido, sua empresa pode utilizar o Vision AI para diferenciá-lo ou assemelhá-lo às soluções já existentes no mercado.

Por exemplo, você pode utilizar no seu projeto de design. Ou seja, procurar por imagens parecidas para saber se há muitas soluções semelhantes ou não para, assim, embasar seu processo de decisão.

Análise de imagens no setor de saúde

O aprendizado de máquina é bastante utilizado em diversas áreas da Medicina. Por meio do reconhecimento de imagem, é possível treinar o computador para verificar, por exemplo, resultados de raio-x que apresentem diferenças em determinado padrão.

Dessa forma, o sistema pode analisar exames para identificar fraturas ou alterações, bem como outros tipos de imagens médicas; identificando doenças como câncer, lesões dermatológicas, etc.

Isso proporciona diversos benefícios à Medicina, como maior precisão nos diagnósticos e mais agilidade na elaboração de laudos e na realização dos respectivos tratamentos.

Segurança e vigilância

Outra possibilidade de aplicação da visão computacional é para auxiliar a atividade de segurança e vigilância.

Por maior que seja o cuidado dos colaboradores, a monitoração de ambientes requer uma atenção exaustiva dos profissionais responsáveis por detectar quaisquer movimentações estranhas por meio de telas de monitoramento.

Uma mínima distração pode significar uma falha de segurança.

Nesse sentido, a tecnologia é uma grande aliada. Por meio do machine learning, o sistema pode ser treinado para identificar com facilidade qualquer alteração no ambiente.

Dessa forma, é possível perceber pessoas em atitude suspeita ao redor de uma empresa, identificar indivíduos com armas nas mãos e muito mais.

Controle de acesso a ambientes restritos

Ainda no quesito segurança, o Google Vision AI, por meio do aprendizado de máquina, também pode ser muito útil para oferecer mais segurança e controle de acesso a ambientes restritos.

Em vez de utilizar cartões, chaves ou senhas para entrar no espaço, o sistema pode ser treinado para fazer o reconhecimento facial das pessoas autorizadas e, assim, proporcionar maior proteção à empresa.

Desenvolvimento de transporte autônomo

A visão computacional é uma tecnologia bastante útil para o setor automotivo. Entre as possibilidades de aplicação, está o desenvolvimento de veículos autônomos, capazes de se locomover sozinhos.

Para isso, será necessário que os automóveis consigam identificar situações ao seu redor, como a passagem de pedestres, as faixas de segurança, e entender as sinalizações de trânsito.

Os benefícios dessa tecnologia são inúmeros, como a de facilitar o transporte para as pessoas que não podem dirigir, proporcionar mais segurança no trânsito, já que os automóveis autônomos são treinados para cumprir as leis vigentes, e muito mais.

Avaliação de mudanças ambientais

Monitorar as alterações ambientais é importante para analisar e estimar as mudanças climáticas e as consequências que podem ocorrer em função disso.

O Vision AI é uma ferramenta extremamente útil nesse sentido, pois o sistema consegue identificar, por exemplo, áreas de desmatamento e qualquer alteração geográfica, ao comparar imagens de satélite.

A tecnologia também pode ter outras utilidades nesse setor, como para monitorar rebanhos e até animais ameaçados de extinção.

Realidade aumentada

A visão computacional é uma das tecnologias empregadas para inserir objetos virtuais no mundo físico, de forma interativa e em tempo real. Tal como no jogo Pokémon Go, que fez muito sucesso quando foi lançado, em 2017.

Essa tecnologia tem o papel de processar as imagens utilizadas, reconhecer o ambiente e reagir a ele. E pode ser aplicada em diversos setores, como na educação, para melhorar a qualidade do ensino e trazer uma melhor experiência de aprendizado aos alunos.

Robôs domésticos e de serviço

A visão computacional e Machine Learning são tecnologias essenciais para o desenvolvimento de robôs domésticos e também para o ambiente corporativo.

Combinando essas tecnologias com sensores e microfones, por exemplo, é possível desenvolver robôs para realizar atividades como a localização de pessoas com base na percepção da voz, analisar a expressão facial e interagir conforme a programação realizada.

A utilização de robôs pode proporcionar diversos benefícios, como auxiliar na realização de tarefas mais repetitivas, atendimento, identificação de dados ou objetos e muito mais. Eles também podem ser treinados para proporcionar mais segurança.

Outro exemplo no setor de serviços é a aplicação da visão computacional e Machine Learning como auxiliares para o controle de mercadorias em armazéns, como o robô Quicktron, utilizado pela empresa Alibaba. Dessa forma, ganha-se mais agilidade e precisão ao realizar as tarefas diárias.

Como utilizar o Vision AI na sua empresa?

Implementar o Google Vision AI na sua empresa pode trazer inúmeros benefícios, desde a automação de tarefas até a melhoria da experiência do cliente.

Seguindo estes passos, você estará no caminho certo para aproveitar ao máximo essa poderosa ferramenta de inteligência visual:

  1. Crie uma conta no Google Cloud Platform (GCP), caso ainda não tenha.
  2. Acesse o Google Cloud Console e navegue até o Google Vision API.
  3. Dentro do Google Cloud Console, habilite o Google Vision API para o seu projeto.
  4. Crie uma chave de API para autenticação e autorização. Isso garantirá que sua aplicação tenha acesso seguro ao serviço.
  5. Implemente a integração do Google Vision API com o seu sistema existente. Isso pode ser feito por meio de SDKs disponíveis para várias linguagens de programação.
  6. Comece enviando as imagens que deseja analisar para o Google Vision API. Isso pode ser feito via código ou através da interface de usuário fornecida pelo Google Cloud Console.
  7. Utilize os recursos de análise de imagem oferecidos pelo Google Vision API, como detecção de objetos, reconhecimento facial, leitura de texto, entre outros. Isso ajudará a extrair informações valiosas das suas imagens.
  8. Após a análise das imagens, interprete os resultados retornados pelo Google Vision API. Isso pode incluir identificação de objetos, texto extraído e até mesmo insights sobre o conteúdo visual.
  9. Integre os resultados da análise de imagem com os fluxos de trabalho existentes na sua empresa. Isso pode envolver a automação de processos, geração de relatórios ou até mesmo a tomada de decisões baseada em dados visuais.
  10. Monitore o desempenho do Google Vision API e otimize sua utilização conforme necessário. Isso pode envolver ajustes nos parâmetros de análise ou aprimoramentos nos dados de entrada.
  11. Certifique-se de que as imagens enviadas para o Google Vision API estejam conforme as políticas de segurança e privacidade da sua empresa.
  12. Proteja os dados sensíveis e garanta que apenas as pessoas autorizadas tenham acesso aos resultados da análise.

Esses são alguns conceitos iniciais que devem ser entendidos para um bom aproveitamento do Google Vision AI. E preparar a empresa para desenvolver modelos e aplicações próprias, conforme as suas necessidades.

Mas contar com o auxílio de uma consultoria especializada também é fundamental para direcionar corretamente seus esforços e aproveitar o máximo potencial da ferramenta.

A SantoDigital é uma empresa que domina o assunto. Além da sua expertise em Machine Learning e diversas outras tecnologias de ponta, a SantoDigital é uma das principais parceiras do Google na América Latina.

Contamos com experiência de mercado e um time de profissionais altamente qualificados para levar até você a inovação que sua empresa precisa para melhorar seus processos. Consequentemente, terá resultados potencializados.

No geral, o Google Vision AI é uma ferramenta poderosa para análise de imagens e vídeos, com uma ampla gama de aplicações em diversas indústrias, incluindo varejo, saúde, segurança, marketing, entre outros. Ele oferece às empresas a capacidade de extrair insights valiosos de conteúdo visual de forma rápida, precisa e escalável.

Entre em contato, agora mesmo, e descubra como podemos ajudar a preparar a sua empresa para lidar com as demandas de tecnologia atuais e futuras!

Resumindo

O que é o Vision AI?

O Vision AI do Google é um serviço de inteligência artificial no Google Cloud Platform que combina AutoML Vision e a API do Google Cloud Vision para oferecer visão computacional avançada em imagens e vídeos. Ele capacita desenvolvedores e empresas a integrarem inteligência visual em sistemas, automatizando processos, extraindo insights e melhorando a experiência do usuário. O sistema adquire, processa e compreende imagens de várias fontes, realizando pré-classificação e identificação de conteúdo.

Como funciona o Google Vision AI?

O Google Vision AI, serviço de visão computacional no Google Cloud Platform, usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar imagens e vídeos. Realiza pré-processamento, detecção de objetos, rostos, logos e texto por meio de OCR. Classifica e analisa sentimentos nas imagens, retornando resultados e metadados para o usuário.

Como utilizar o Google Vision AI?

Para usar o Vision AI na sua empresa, crie uma conta no Google Cloud Platform, habilite o Google Vision API, crie uma chave de API, e integre-a ao sistema usando os SDKs. Envie imagens, interprete os resultados, integre-os aos fluxos de trabalho, monitore e otimize o desempenho, e assegure conformidade com políticas de segurança e privacidade. Estes passos iniciais permitem aproveitar o Google Vision AI e preparar a empresa para desenvolver modelos e aplicações próprias.

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