O Reconhecimento de Imagens tem várias utilizações, tais como imagens médicas, vigilância de segurança, deteção de defeitos, etc. Mas o que é exatamente? Em termos simples, é o processo de identificação de um objeto ou de uma característica de um vídeo ou imagem. É simplesmente quilo que fazemos todos os dias com os nossos olhos, mas neste caso, ele usa a IA e Machine Learning para produzir resultados.

Porque é importante o Reconhecimento de Imagem?

Um dos aspetos mais importantes do Reconhecimento de Imagem é o facto de permitir que as tarefas sejam concluídas mais rapidamente e com maior precisão do que se fossem feitas manualmente.

O Reconhecimento de Imagem é uma técnica chave em várias aplicações, como por exemplo:

• Condução Automatizada – A análise de sinais de trânsito, peões e outros veículos é extremamente importante para veículos automatizados, a fim de garantir a máxima segurança.
• Classificação de Imagens – Categorização de imagens com base no seu conteúdo.
• Inspeção Visual – Identificação de peças defeituosas e não defeituosas durante o fabrico.

Com a utilização do Reconhecimento de Imagem, todas estas aplicações podem ser otimizadas. O sistema identifica tudo e utiliza essa informação para tomar decisões que têm impacto em todo o sistema.

Reconhecimento de Imagem e Deteção de Objetos são o mesmo?

Embora ambos trabalhem de forma semelhante, não são a mesma coisa, mas, são frequentemente utilizados em conjunto para proporcionar melhores resultados. Por exemplo, o Reconhecimento de Imagem identifica um objeto numa imagem, enquanto que a Deteção de Objetos identifica instâncias desses objetos em imagens. Pode ler mais sobre a Deteção de Objetos aqui!

Como funciona o Reconhecimento de Imagem?

Existem diferentes técnicas de Reconhecimento de Imagem, tais como machine Learning e Deep Learning. Dependendo da aplicação, qualquer uma das técnicas pode ser mais adequada para si.

Reconhecimento de Imagem através de Machine Learning

A utilização de Machine Learning para o reconhecimento de imagens envolve a identificação de características-chave das imagens e a utilização desses dados como entrada para a formação do modelo de ML. O seu fluxo de trabalho é o seguinte:

• Dados de formação – O ponto de partida é uma coleção de imagens, compiladas nas suas categorias específicas.
• Extração de características – As características relevantes em cada imagem são selecionadas.
• Criação do modelo ML – Essas características são então adicionadas a um modelo de Machine Learning, que as separa nas suas respetivas categorias. Esta informação é então utilizada na análise de novos objetos.

Reconhecimento de Imagem através de Deep Learning

Uma abordagem de aprendizagem profunda do Reconhecimento de Imagem pode ser utilizada para aprender automaticamente sobre as características relevantes a partir de amostras de imagens, identificando-as automaticamente em novas imagens. O seu fluxo de trabalho é o seguinte:

• Dados de formação – Tal como no percurso de Machine Learning, o primeiro passo é ter uma coleção de imagens, compiladas nas suas categorias específicas.
• Criação de modelos DL – Pode-se criar um modelo a partir do zero, ou melhor ainda, começar com um modelo pré-treinado para ser utilizado como ponto de partida.
• Formação – O modelo escolhido é então treinado nas suas necessidades específicas. O modelo aprende com os dados, aprendendo as características mais importantes que são relevantes.
• Teste – O modelo é então testado em dados que nunca viu antes, para ver o que acredita que as imagens são. Se os resultados não forem satisfatórios, os passos anteriores são repetidos até que o seu objetivo seja alcançado.

Plate.Vision – Identificador de Matrículas (LPR System) pela MakeWise

O sistema PLATE.VISION – ANPR (Automatic Number Plate Recognition), desenvolvido pela MakeWise, é um software de identificação de veículos em tempo real, usado em cenários críticos, tais como: na supervisão de reabastecimento em postos de abastecimento de combustíveis; ou em parques de estacionamento, na autorização, monitorização e controlo no acesso dos veículos. Vejamos algumas aplicações práticas.

Aqui está um exemplo do Plate.Vision, usado na autorização, monitorização e controlo no acesso de veículos em parques de estacionamento:

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