Anteriormente, já escrevemos sobre como detectamos objetos em imagens. Mas o que é, realmente, a deteção de objetos? A deteção de objetos é uma técnica de visão por computador utilizada para a deteção e identificação de objetos em imagens ou vídeos. Os seus algoritmos utilizam a aprendizagem mecânica ou a aprendizagem profunda para produzir os resultados requeridos. Quando as pessoas olham para imagens ou vídeo, reconhecem e localizam objetos em meros instantes, a deteção de objetos faz o mesmo através de um computador.

Porque é que a Deteção de Objetos é importante?

A deteção de objetos é útil para sistemas de vigilância, sistemas de recuperação de imagens ou mesmo veículos equipados com sistemas de assistência ao condutor. Para veículos, aumenta a segurança do condutor, ao detectar outros veículos na estrada, peões, e mesmo perigos na estrada.

Como é que a Deteção de Objetos funciona?

Deteção de objetos através de Deep Learning

Para começar com a deteção de objetos usando Deep Learning, há duas abordagens possíveis:

• Criação e treino de um detetor de objetos personalizado: Para esta abordagem, é necessário conceber uma arquitetura de rede para aprender as características dos objetos de interesse. Requer um grande conjunto de dados etiquetados para a formação e muito tempo.
• Utilização de um detetor de objetos pré-formado: Esta abordagem utiliza um algoritmo já treinado que é depois aperfeiçoado para as necessidades específicas da sua aplicação. Este método fornece resultados mais rápidos porque o detetor de objetos já foi treinado com enormes quantidades de dados relevantes.

Deteção de objetos através de Machine Learning

Também pode ser usada Machine Learning para a deteção de objetos, embora possa ser mais demorada uma vez que terá de ensinar manualmente o seu algoritmo para detetar objetos específicos. Também pode optar por começar com um detetor de objetos pré-treinado em vez de criar um detetor personalizado.

Deep Learning vs Machine Learning para deteção de objetos

Ao escolher entre ambos, tem de considerar os seus recursos e objetivos, para encontrar a solução que melhor se adapta a si. Se tiver uma GPU poderosa e uma grande quantidade de dados de formação rotulada, poderá querer escolher a Aprendizagem Profunda, caso não a tenha, então, a Aprendizagem Automática poderá ser a melhor solução para si.

CHECKPOINT.VISION: Controlo e Validação do Transporte de matérias-primas.

CHECKPOINT. VISION é um sistema de controlo de carga operado por computador que permite o reconhecimento de objetos, bem como o controlo e verificação do transporte de carga.

• Gestão dos dados: Acesso centralizado e seguro a todas as informações
• Zero fraudes: Permite validação da integridade da carga no destino
• Métricas de carga: Gera várias métricas de carga e medidas através da visão computacional
• Integração: Facilmente integrado com outros sistemas de TI

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