O que \u00e9 a dete\u00e7\u00e3o de objetos em v\u00eddeo?<\/strong><\/h2>\n\n\n\nA dete\u00e7\u00e3o de objetos \u00e9 tamb\u00e9m conhecida como dete\u00e7\u00e3o de imagem, reconhecimento de objetos ou identifica\u00e7\u00e3o de objetos. O seu objetivo \u00e9 responder \u00e0 pergunta “Que objetos est\u00e3o no v\u00eddeo, e onde est\u00e3o eles?<\/p>\n\n\n\n
A dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo imita a vis\u00e3o humana, permitindo \u00e0s m\u00e1quinas analisar cada fotograma de um v\u00eddeo e identificar os objetos presentes no seu interior. Este tipo de ferramenta visa localizar e identificar objetos vistos numa entrada de v\u00eddeo.<\/p>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\nComo \u00e9 que a dete\u00e7\u00e3o de objetos em v\u00eddeo funciona?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/makewise.pt\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/12\/ig1-1024x1024.jpg\")
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<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\nA dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo classifica inst\u00e2ncias de objetos visuais, tais como humanos, ve\u00edculos, edif\u00edcios, animais, etc. Como em qualquer outra solu\u00e7\u00e3o de IA, o sistema precisa de ser “ensinado” ou “treinado” para detectar objetos num v\u00eddeo. Para isso, h\u00e1 alguns passos que precisam de ser seguidos:<\/p>\n\n\n\n
\n- Recolha de dados – <\/strong>O primeiro passo \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de uma biblioteca de v\u00eddeo, de prefer\u00eancia que corresponda ao caso de utiliza\u00e7\u00e3o real. Quando todos os dados s\u00e3o recolhidos, s\u00e3o criadas diretrizes para a etiquetagem de objetos de interesse.<\/li>\n\n\n\n
- Etiquetagem de dados – <\/strong>Nesta fase, s\u00e3o desenhadas caixas de delimita\u00e7\u00e3o nas entidades que queremos que a IA identifique, com o objetivo de ensinar a m\u00e1quina a reconhecer esse tipo de objetos. Esta etapa e a anterior s\u00e3o extremamente importantes para opera\u00e7\u00f5es corretas.<\/li>\n\n\n\n
- Treino – <\/strong>O algoritmo \u00e9 depois treinado com esses dados, para garantir a sua precis\u00e3o. Ap\u00f3s o treino inicial, o desempenho \u00e9 avaliado em dados que n\u00e3o foram inclu\u00eddos no conjunto de dados inicial.<\/li>\n\n\n\n
- Testes –<\/strong> Na etapa final, a m\u00e1quina passa por testes reais, para determinar a exatid\u00e3o dos resultados e o acesso, caso seja necess\u00e1ria mais forma\u00e7\u00e3o. S\u00e3o realizadas m\u00faltiplas experi\u00eancias, e s\u00e3o feitas melhorias com base no feedback.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Casos de utiliza\u00e7\u00e3o para dete\u00e7\u00e3o de objetos em v\u00eddeo<\/strong><\/h2>\n\n\n\nExistem numerosos casos de utiliza\u00e7\u00e3o para a dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo, como por exemplo:<\/p>\n\n\n\n
\n- Video Vigil\u00e2ncia<\/strong> – A seguran\u00e7a pode ser melhorada utilizando a dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo. Os retalhistas podem ter as suas lojas e armaz\u00e9ns equipados com o sistema para alertar a seguran\u00e7a em casos de roubo. Tamb\u00e9m pode ser utilizado para monitorizar a seguran\u00e7a e o desempenho dos funcion\u00e1rios.<\/li>\n\n\n\n
- An\u00e1lise de tr\u00e1fego<\/strong> – Ao contar os ve\u00edculos nas estradas e parques de estacionamento, \u00e9 poss\u00edvel evitar engarrafamentos, e as solu\u00e7\u00f5es de estacionamento podem ser otimizadas. Estes dados podem tamb\u00e9m ser utilizados para a constru\u00e7\u00e3o, manuten\u00e7\u00e3o e melhoramento de estradas.<\/li>\n\n\n\n
- Dete\u00e7\u00e3o de texto<\/strong> – O reconhecimento de matr\u00edculas pode ser utilizado para dar acesso a ve\u00edculos autorizados, localiza\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos e rastreio.<\/li>\n\n\n\n
- Dete\u00e7\u00e3o facial<\/strong> – J\u00e1 existem v\u00e1rias utiliza\u00e7\u00f5es para este sistema, mesmo na vida quotidiana, com, por exemplo filtros de rede sociais que seguem rostos, e sistemas de seguran\u00e7a automatizados que bloqueiam ou desbloqueiam acessos usando o reconhecimento facial.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
AID.VISION – Dete\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de incidentes em estradas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n![\"AID.VISION](\"https:\/\/makewise.pt\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/03\/detecao-automatica-de-incidentes-em-estradas-3-1024x576.jpg\")
<\/a><\/figure>\n\n\n\nA AID.VISION \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o alimentada por sistemas de Intelig\u00eancia Artificial, que detecta automaticamente v\u00e1rios tipos de incidentes e desencadeia alertas em tempo real para um centro de opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Como \u00e9 que a dete\u00e7\u00e3o de objetos em v\u00eddeo funciona?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\nA dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo classifica inst\u00e2ncias de objetos visuais, tais como humanos, ve\u00edculos, edif\u00edcios, animais, etc. Como em qualquer outra solu\u00e7\u00e3o de IA, o sistema precisa de ser “ensinado” ou “treinado” para detectar objetos num v\u00eddeo. Para isso, h\u00e1 alguns passos que precisam de ser seguidos:<\/p>\n\n\n\n
\n- Recolha de dados – <\/strong>O primeiro passo \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de uma biblioteca de v\u00eddeo, de prefer\u00eancia que corresponda ao caso de utiliza\u00e7\u00e3o real. Quando todos os dados s\u00e3o recolhidos, s\u00e3o criadas diretrizes para a etiquetagem de objetos de interesse.<\/li>\n\n\n\n
- Etiquetagem de dados – <\/strong>Nesta fase, s\u00e3o desenhadas caixas de delimita\u00e7\u00e3o nas entidades que queremos que a IA identifique, com o objetivo de ensinar a m\u00e1quina a reconhecer esse tipo de objetos. Esta etapa e a anterior s\u00e3o extremamente importantes para opera\u00e7\u00f5es corretas.<\/li>\n\n\n\n
- Treino – <\/strong>O algoritmo \u00e9 depois treinado com esses dados, para garantir a sua precis\u00e3o. Ap\u00f3s o treino inicial, o desempenho \u00e9 avaliado em dados que n\u00e3o foram inclu\u00eddos no conjunto de dados inicial.<\/li>\n\n\n\n
- Testes –<\/strong> Na etapa final, a m\u00e1quina passa por testes reais, para determinar a exatid\u00e3o dos resultados e o acesso, caso seja necess\u00e1ria mais forma\u00e7\u00e3o. S\u00e3o realizadas m\u00faltiplas experi\u00eancias, e s\u00e3o feitas melhorias com base no feedback.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
Casos de utiliza\u00e7\u00e3o para dete\u00e7\u00e3o de objetos em v\u00eddeo<\/strong><\/h2>\n\n\n\nExistem numerosos casos de utiliza\u00e7\u00e3o para a dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo, como por exemplo:<\/p>\n\n\n\n
\n- Video Vigil\u00e2ncia<\/strong> – A seguran\u00e7a pode ser melhorada utilizando a dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo. Os retalhistas podem ter as suas lojas e armaz\u00e9ns equipados com o sistema para alertar a seguran\u00e7a em casos de roubo. Tamb\u00e9m pode ser utilizado para monitorizar a seguran\u00e7a e o desempenho dos funcion\u00e1rios.<\/li>\n\n\n\n
- An\u00e1lise de tr\u00e1fego<\/strong> – Ao contar os ve\u00edculos nas estradas e parques de estacionamento, \u00e9 poss\u00edvel evitar engarrafamentos, e as solu\u00e7\u00f5es de estacionamento podem ser otimizadas. Estes dados podem tamb\u00e9m ser utilizados para a constru\u00e7\u00e3o, manuten\u00e7\u00e3o e melhoramento de estradas.<\/li>\n\n\n\n
- Dete\u00e7\u00e3o de texto<\/strong> – O reconhecimento de matr\u00edculas pode ser utilizado para dar acesso a ve\u00edculos autorizados, localiza\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos e rastreio.<\/li>\n\n\n\n
- Dete\u00e7\u00e3o facial<\/strong> – J\u00e1 existem v\u00e1rias utiliza\u00e7\u00f5es para este sistema, mesmo na vida quotidiana, com, por exemplo filtros de rede sociais que seguem rostos, e sistemas de seguran\u00e7a automatizados que bloqueiam ou desbloqueiam acessos usando o reconhecimento facial.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n
AID.VISION – Dete\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de incidentes em estradas<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n\nA AID.VISION \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o alimentada por sistemas de Intelig\u00eancia Artificial, que detecta automaticamente v\u00e1rios tipos de incidentes e desencadeia alertas em tempo real para um centro de opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/makewise.pt\/pt\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/12\/ig1.jpg\")
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- Recolha de dados – <\/strong>O primeiro passo \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de uma biblioteca de v\u00eddeo, de prefer\u00eancia que corresponda ao caso de utiliza\u00e7\u00e3o real. Quando todos os dados s\u00e3o recolhidos, s\u00e3o criadas diretrizes para a etiquetagem de objetos de interesse.<\/li>\n\n\n\n
- Etiquetagem de dados – <\/strong>Nesta fase, s\u00e3o desenhadas caixas de delimita\u00e7\u00e3o nas entidades que queremos que a IA identifique, com o objetivo de ensinar a m\u00e1quina a reconhecer esse tipo de objetos. Esta etapa e a anterior s\u00e3o extremamente importantes para opera\u00e7\u00f5es corretas.<\/li>\n\n\n\n
- Treino – <\/strong>O algoritmo \u00e9 depois treinado com esses dados, para garantir a sua precis\u00e3o. Ap\u00f3s o treino inicial, o desempenho \u00e9 avaliado em dados que n\u00e3o foram inclu\u00eddos no conjunto de dados inicial.<\/li>\n\n\n\n
- Testes –<\/strong> Na etapa final, a m\u00e1quina passa por testes reais, para determinar a exatid\u00e3o dos resultados e o acesso, caso seja necess\u00e1ria mais forma\u00e7\u00e3o. S\u00e3o realizadas m\u00faltiplas experi\u00eancias, e s\u00e3o feitas melhorias com base no feedback.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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Existem numerosos casos de utiliza\u00e7\u00e3o para a dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo, como por exemplo:<\/p>\n\n\n\n
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- Video Vigil\u00e2ncia<\/strong> – A seguran\u00e7a pode ser melhorada utilizando a dete\u00e7\u00e3o de objetos de v\u00eddeo. Os retalhistas podem ter as suas lojas e armaz\u00e9ns equipados com o sistema para alertar a seguran\u00e7a em casos de roubo. Tamb\u00e9m pode ser utilizado para monitorizar a seguran\u00e7a e o desempenho dos funcion\u00e1rios.<\/li>\n\n\n\n
- An\u00e1lise de tr\u00e1fego<\/strong> – Ao contar os ve\u00edculos nas estradas e parques de estacionamento, \u00e9 poss\u00edvel evitar engarrafamentos, e as solu\u00e7\u00f5es de estacionamento podem ser otimizadas. Estes dados podem tamb\u00e9m ser utilizados para a constru\u00e7\u00e3o, manuten\u00e7\u00e3o e melhoramento de estradas.<\/li>\n\n\n\n
- Dete\u00e7\u00e3o de texto<\/strong> – O reconhecimento de matr\u00edculas pode ser utilizado para dar acesso a ve\u00edculos autorizados, localiza\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos e rastreio.<\/li>\n\n\n\n
- Dete\u00e7\u00e3o facial<\/strong> – J\u00e1 existem v\u00e1rias utiliza\u00e7\u00f5es para este sistema, mesmo na vida quotidiana, com, por exemplo filtros de rede sociais que seguem rostos, e sistemas de seguran\u00e7a automatizados que bloqueiam ou desbloqueiam acessos usando o reconhecimento facial.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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<\/a><\/figure>\n\n\n\nA AID.VISION \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o alimentada por sistemas de Intelig\u00eancia Artificial, que detecta automaticamente v\u00e1rios tipos de incidentes e desencadeia alertas em tempo real para um centro de opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
- An\u00e1lise de tr\u00e1fego<\/strong> – Ao contar os ve\u00edculos nas estradas e parques de estacionamento, \u00e9 poss\u00edvel evitar engarrafamentos, e as solu\u00e7\u00f5es de estacionamento podem ser otimizadas. Estes dados podem tamb\u00e9m ser utilizados para a constru\u00e7\u00e3o, manuten\u00e7\u00e3o e melhoramento de estradas.<\/li>\n\n\n\n
- Etiquetagem de dados – <\/strong>Nesta fase, s\u00e3o desenhadas caixas de delimita\u00e7\u00e3o nas entidades que queremos que a IA identifique, com o objetivo de ensinar a m\u00e1quina a reconhecer esse tipo de objetos. Esta etapa e a anterior s\u00e3o extremamente importantes para opera\u00e7\u00f5es corretas.<\/li>\n\n\n\n