O desenvolvimento de cidades inteligentes tem sido impulsionado pela integração de tecnologias como a IA, a Internet of Things (IoT), o Deep Learning e o Cloud Computing. Através da utilização de tecnologias inteligentes, as cidades podem otimizar a distribuição de energia, agilizar a gestão de resíduos, aliviar o congestionamento do trânsito e muito mais. Para que as tecnologias das cidades inteligentes sejam eficazes, têm de ser escaláveis e capazes de funcionar em vários locais.
A utilização de sistemas de IA e de visão por computador capazes de processar grandes volumes de dados complexos veio mudar esta área. Isto garante um processamento rápido, uma descentralização robusta e a escalabilidade necessária para aplicações reais de visão computacional em cidades inteligentes.
Os diferentes campos da IA
A Visão por Computador, um domínio da IA, permite aos computadores reconhecer e compreender imagens. Pode identificar objetos, pessoas, animais e locais em fotografias ou vídeos. O objetivo é que as máquinas utilizem esta compreensão para automatizar tarefas.
O Deep Learning melhorou o reconhecimento de imagens, tornando-o mais fiável e prático. Ao contrário de outros métodos, este sistema funciona com câmaras normais e webcams. Nas cidades inteligentes, a visão computacional utiliza frequentemente as câmaras de rede existentes para análise de vídeo em tempo real com IA.
A Edge AI é um campo mais recente que desloca a aprendizagem automática da nuvem para dispositivos locais ligados a câmaras, processando dados diretamente no local. Este método, que utiliza Edge Computing e dispositivos IoT, permite um melhor desempenho e processamento em tempo real, mantendo os dados privados. Torna possíveis aplicações de visão por computador em grande escala no mundo real. Ao contrário de outras tecnologias de sensores, como RFID e GPS, que precisam de sensores em cada elemento, a visão por computador não é invasiva, é fácil de implementar e fornece informações detalhadas, como localização, contexto e muito mais.
5 aplicações da visão por computador nas cidades inteligentes
Embora exista uma grande quantidade de aplicações para a visão por computador em cidades inteligentes, centrar-nos-emos em 5 aplicações importantes.
1) Monitorização do trânsito
Através da análise de vídeo em direto de câmaras de vigilância, é possível detetar aspetos como o número e os tipos de veículos e as suas direções. As redes neurais identificam vários tipos de veículos em áreas movimentadas, ajudando na gestão do trânsito. Podem também identificar infrações às regras de trânsito, permitindo uma análise em tempo real. Por exemplo, podem detetar automaticamente motociclistas sem capacete ou reconhecer situações que possam causar acidentes, melhorando a segurança do trânsito urbano.
2) Monitorização de lugares de estacionamento
Os sistemas de visão por computador ajudam a detetar espaços vazios. A Edge AI permite a análise diretamente nas câmaras, poupando energia e melhorando a precisão sem enviar o vídeo para um controlador central. Este sistema distribuído é mais eficiente e preciso.
3) Controlo de segurança
A Visão por Computador ajuda a manter os residentes seguros através da deteção automática de situações perigosas utilizando a videovigilância inteligente. Estas situações podem incluir lutas, assaltos e muito mais. Os algoritmos detetam pessoas, seguem os seus movimentos e estimam as suas poses para reconhecer as suas ações. O resultado da IA é então processado para definir cenários ou eventos que requerem intervenção ou análise humana. Estas aplicações também envolvem a contagem de pessoas e a deteção de pessoas que permanecem em determinadas áreas durante um período de tempo invulgar.
4) Controlo de conformidade
A monitorização manual das condições de segurança e dos regulamentos é morosa e dispendiosa. A IA oferece alternativas automatizadas e escaláveis, tornando as inspeções mais rápidas, mais precisas e contínuas. Em indústrias como a da construção, onde o risco de lesões é elevado, a monitorização da conformidade é vital. A deteção de casos de utilização incorreta de equipamento de proteção individual pode evitar acidentes e garantir a segurança dos trabalhadores.
5) Monitorização de infraestruturas
Infraestruturas como estradas, comunicações e redes de energia são vitais para a sociedade e a sua falha pode ser catastrófica. Embora os sistemas de vigilância em circuito fechado de televisão (CCTV) sejam cruciais para a segurança, a vigilância tradicional depende de operadores humanos para monitorizarem múltiplas transmissões de vídeo, o que conduz a custos elevados e a erros relacionados com a fadiga. As tecnologias de IA permitem sistemas de deteção distribuídos que são económicos, escaláveis e capazes de um desempenho em tempo real.
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