Reconhecimento de Objetos: O Que É e Como Funciona

O reconhecimento de objetos impulsionou um novo capítulo na visão computacional e na robótica. Enquanto algumas empresas utilizam o reconhecimento de objetos para autenticar biometria e verificar credenciais de funcionários, outras desejam construir produtos de automação inteligente. Melhorar a precisão dos dispositivos com software de reconhecimento de imagem levará a uma melhor experiência do consumidor e estabilidade da marca. Houve avanços rápidos no reconhecimento de objetos à medida que várias indústrias, como automotiva, saúde, e-commerce e varejo, migram para software alimentado por IA. O que mais se destaca são os recursos como navegação em áreas lotadas, obtenção de serviços mais rápidos ou transporte sem motorista e imagem médica que podem ter um impacto maior na humanidade. O que é reconhecimento de objetos? O reconhecimento de objetos é uma técnica de visão computacional que localiza, identifica e categoriza elementos de imagens ou vídeos estáticos ou dinâmicos. Está ganhando força em indústrias que estão lançando humanoides, animais de estimação artificiais, eletrodomésticos com assistência automática, assistentes domésticos e dispositivos de Internet das Coisas (IoT). O reconhecimento de objetos é um subconjunto da inteligência artificial que extrai informações necessárias ou insights críticos de uma imagem ou vídeo. Ele visa ajudar um computador a ver uma imagem existente e dividi-la em uma série de pixels para reconhecer um padrão ou forma específica. Um algoritmo de reconhecimento de objetos de IA bem-sucedido depende da qualidade dos dados necessários para treiná-lo. Mais dados significam que o modelo classificará objetos mais rapidamente com base em características conhecidas. O reconhecimento de objetos é um processo de pensamento humano para decifrar objetos e computar a representação algorítmica de vetores dentro dos objetos para categorizá-los. Tipos de reconhecimento de objetos O reconhecimento de objetos combina quatro técnicas: reconhecimento de imagem, localização de objetos, detecção de objetos e segmentação de imagem. O reconhecimento de objetos decodifica as características e prevê a categoria ou classe da imagem através de um classificador, por exemplo, modelos de aprendizado de máquina supervisionados como Máquina de Vetores de Suporte (SVM), Adaboost, Boosting ou Árvore de Decisão. Os algoritmos de reconhecimento de objetos são codificados no Darknet, uma estrutura de rede neural de código aberto escrita em C, Cuda ou Python. Aqui estão alguns tipos essenciais de reconhecimento de objetos: Reconhecimento de imagem O reconhecimento de imagem é um precursor do reconhecimento de objetos. É uma etapa crítica em todo o processo, usada para prever a categoria de qualquer imagem dada. Por exemplo, se você tem uma foto de um cachorro no parque, o sistema de reconhecimento de imagem analisa as características principais do cachorro: tamanho do rosto, membros, tendões, etc., e depois compara com milhares de imagens treinadas para exibir "cachorro" como saída. Localização de objetos Esta técnica é usada para localizar o local exato de cada tipo de objeto em uma imagem. Se você inserir uma imagem com um cachorro e dois gatos, ela cria uma caixa delimitadora encapsulando três coisas: um cachorro e dois gatos para localizar coordenadas de localização, altura e largura, juntamente com uma previsão de classe. A localização de objeto único identifica apenas uma instância de cada objeto e retorna sua localização. No exemplo acima, a localização de objeto único retorna o valor de um cachorro e um gato, eliminando assim o componente redundante. Detecção de objetos O sistema de detecção de objetos é semelhante ao sistema de reconhecimento de objetos. O objetivo de um sistema de detecção de objetos é apenas identificar e classificar todas as ocorrências de um objeto específico ou um conjunto de objetos em uma imagem. Na detecção de objetos, o sistema detecta automaticamente a presença de um objeto e prevê sua classe. Segmentação de imagem Para a segmentação de imagem, uma rede neural ou algoritmo de aprendizado de máquina é treinado para localizar objetos individuais com base em pixels em uma imagem. Em vez de criar um limite, ele analisa os pixels do objeto individualmente e destaca sua localização para verificar a presença do objeto. No caso de objetos parcialmente ocultos ou escondidos, o sistema não retorna nenhum valor, pois não consegue encontrar contrapartes sombreadas da imagem. Por exemplo, se houver uma imagem de um carro, o sistema colore o carro inteiro de vermelho para destacá-lo junto com uma previsão de classe "carro" e uma pontuação de confiança "de 85%". Esta saída determina que o sistema tem 85% de certeza de que o objeto na imagem é um carro. Reconhecimento de objetos vs detecção de objetos vs segmentação de imagem As diferenças entre essas técnicas de visão computacional de som semelhante podem ser confusas, especialmente quando todas ajudam a realizar uma tarefa semelhante. O reconhecimento de objetos é um termo geral para descrever um conjunto de tarefas de visão computacional que envolvem a identificação de componentes de um mundo real usando modelagem de objetos. No processamento de imagem digital, o reconhecimento de objetos é usado para classificar objetos tangíveis e intangíveis, da mesma forma que o cérebro humano faz. Ele usa uma técnica de "extração de características" e "agrupamento de regiões" para agrupar componentes que têm características comuns e alimentá-los em um algoritmo semi-supervisionado para classificação. O modelo de detecção de objetos é um intermediário entre o sistema e a imagem. Ele auxilia na categorização de múltiplas classes de objetos entre diferentes classes de dados conhecidas pelo modelo. A detecção de objetos ajuda a determinar a essência de uma entidade em qualquer forma ou formato: reta, torta, oculta, etc. É capaz de apontar múltiplas ocorrências de uma única entidade e produzir tantas caixas delimitadoras quanto necessário. Não pode extrapolar a área, volume ou perímetro do objeto na imagem. A segmentação de imagem é uma extensão do reconhecimento de objetos. Esta técnica objetiva usando pixelização de uma área particular do objeto ou da imagem completa. É uma forma mais granular de reconhecimento de objetos em que a imagem inteira é escaneada e delineada por pixels e interpretada pelo computador para encontrar a categoria relevante. Existem dois tipos de métodos de segmentação de imagem: Segmentação de instância: Identificar os limites de cada instância de um objeto e representá-lo com cores diferentes, sinalizando a classe correta. Segmentação semântica: Rotular cada pixel na imagem (incluindo o fundo) e definir contrastes de iluminação para diferenciar os objetos uns dos outros. Reconhecimento de objetos vs reconhecimento de imagem A visão computacional é uma tecnologia em camadas, com uma ou mais tarefas se fundindo umas com as outras. O reconhecimento de objetos e o reconhecimento de imagem são um testemunho disso. Ambas as técnicas marcaram marcos louváveis em muitos domínios com os mesmos benefícios. O reconhecimento de imagem prevê a classe de uma imagem ou vídeo como um todo. O reconhecimento de objetos identifica múltiplos objetos em uma imagem ou vídeo com rótulos definidos. Ele agrupa a classe de imagem e inteiros descritivos juntos para exibir a saída principal. Ele agrupa juntos, classe, localização, frequência e outros fatores de objetos. Os usuários podem escanear um código de resposta rápida (QR) para ancorar conteúdo digital em uma imagem. Os usuários podem deslizar uma câmera ou smartphone para rotular objetos do mundo real em tempo real. Uma lista de classes é alimentada no modelo de treinamento para identificar imagens. Algoritmos de aprendizado de máquina poderosos detectam características desconhecidas para identificar objetos. O modelo é treinado no algoritmo K-vizinhos mais próximos. Cada objeto é atribuído a uma caixa delimitadora que prevê uma pontuação de confiança. Na cadeia de suprimentos, é usado para identificar certos bens e classificá-los como defeituosos ou não defeituosos. Ajuda a realizar reconhecimento facial em vários domínios para detectar intrusos e alertar a equipe responsável. Como funciona o reconhecimento de objetos? Um algoritmo de reconhecimento de objetos bem-sucedido tem dois fatores influentes: a eficiência do algoritmo e o número de objetos ou características na imagem. A ideia é alinhar a imagem com o algoritmo de aprendizado de máquina e extrair características relevantes para identificar e localizar os objetos presentes nela. As características podem ser funcionais ou geométricas por natureza. O resultado é sempre uma previsão de classe linear ou binária – Sim ou Não, qualquer que seja o modelo de dados que você implante. Veja como funciona: Extração de características Os extratores de características são os operadores que dividem uma imagem em diferentes partes distorcidas e extraem componentes desconhecidos para classificação. É obtido principalmente por um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado ou um modelo de rede neural convolucional (CNN) treinado como Alexnet ou Inception. O algoritmo cria um mapa de características da imagem para facilitar a identificação de objetos. Caixa delimitadora Cada parte da imagem é encerrada dentro de uma caixa delimitadora ou caixa âncora. A caixa delimitadora é estática para uma imagem, mas dinâmica para identificar objetos em um vídeo. É um limite retangular que restringe o movimento do objeto ou suas características para facilitar a classificação. As caixas delimitadoras podem ajudar a extrair informações como coordenadas gráficas, pontuação de probabilidade, altura, largura, etc., juntamente com mais 25 elementos de dados. Formação de hipótese O número de características de imagem extraídas e a qualidade dos dados de treinamento alimentados no algoritmo são elementos críticos da formação de hipóteses. Após a extração de características, o sistema gera uma pontuação de probabilidade e a atribui aos objetos presentes na imagem. Isso é feito principalmente para reduzir a carga de trabalho de um classificador de aprendizado de máquina. A saída final é calculada com base na pontuação de probabilidade e previsão de classe para cada objeto na imagem. Verificação de hipótese Neste ponto, a hipótese anterior é verificada, resultando em uma pontuação de classificação média, ou seja, uma métrica usada pelo algoritmo para calcular o desempenho da previsão de classe de diferentes objetos na imagem. O modelo de IA implantado verifica características relevantes do objeto (forma, tamanho, cor, etc.) e previsão de classe pela caixa delimitadora que envolve o objeto. Uma vez que ambos os parâmetros são verificados, o sistema atribui uma pontuação composta final. Reconhecimento e mapeamento Uma vez que o algoritmo classifica as características, ele mapeia as coordenadas para a caixa delimitadora com o objeto. Esta informação é alimentada em uma máquina de vetores de suporte (SVM) que usa uma ferramenta de crescimento de padrão frequente (FP) para prever a classe do objeto em tempo real. As coordenadas ou eixos são analisados horizontalmente ou verticalmente, dado a proporção e simetria do plano. Regressão linear Após a previsão de classe, a imagem passa por regressão linear para encontrar o tensor exato (contêiner de dados numéricos retornado pelo regressor do objeto). A regressão é realizada usando plataformas de código aberto, como Darknet, TensorFlow ou PyTorch. A saída final do algoritmo de reconhecimento de objetos compreende a categorização da classe do objeto juntamente com detalhes de sua caixa delimitadora para especificar a localização exata do objeto na imagem. Você sabia? O tamanho do mercado global de reconhecimento de imagem crescerá de $26,2 bilhões em 2020 para $53,0 bilhões até 2025, a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 15,1% de 2020 a 2025! Fonte: MarketsandMarkets Algoritmos de reconhecimento de objetos A abordagem para o reconhecimento de objetos é principalmente dupla – algoritmos de aprendizado de máquina ou modelos de rede neural convolucional (CNN) baseados em aprendizado profundo. Para realizar uma tarefa de reconhecimento de objetos usando uma abordagem de aprendizado de máquina, você precisa de um extrator de características que identifique informações de objetos anteriormente desconhecidas para diferenciar entre categorias de rótulos gerais. Por outro lado, usar uma rede CNN para reconhecimento de objetos não requer extração manual de características ou teste de hipóteses. Ele pode ajudar a detectar objetos e sua localização diretamente, prevendo as propriedades da caixa delimitadora que o envolve. Continue lendo para descobrir alguns algoritmos padrão que podem ser usados para realizar reconhecimento de objetos em várias indústrias. Algoritmos de aprendizado de máquina O aprendizado de máquina é uma das abordagens mais populares para verificar a presença de um objeto. O algoritmo de aprendizado de máquina é um modelo de dados de análise preditiva que pode ser treinado em inúmeras categorias, ou seja, carros, bicicletas, montanhas, etc. Vários algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados oferecem muitas combinações de extratores de características e conjuntos de dados de modelos que executam tarefas de reconhecimento de objetos de forma eficiente e precisa. Vamos dar uma olhada em alguns deles: Algoritmo Viola-Jones O algoritmo Viola-Jones é uma das estruturas de reconhecimento de objetos mais populares. Seu principal objetivo é permitir que o sistema veja rostos humanos em uma configuração reta usando o processo abaixo: A imagem capturada de uma câmera ou webcam é reduzida para criar uma nova imagem. Características como boca ou nariz e sua relação entre si são programadas manualmente e adicionadas à nova imagem. O algoritmo Viola-Jones é executado na nova imagem para criar uma série de elementos de saída que coincidem com as características existentes do objeto. As saídas são alimentadas em uma máquina de vetores de suporte para identificar a classe de objetos na imagem, por exemplo, o rosto. Logo após o lançamento, o algoritmo Viola-Jones foi implementado no OpenCV e se tornou famoso como uma das técnicas mais bem-sucedidas para realizar reconhecimento de objetos. No entanto, um desafio que surgiu foi que ele falhou em identificar objetos com oclusão parcial ou configurações distorcidas. Dica: Um classificador OpenCV é uma abordagem baseada em aprendizado de máquina usada para verificar a veracidade da classe de objetos através da função de cascata. O OpenCV pode ser usado com qualquer algoritmo de detecção de objetos de aprendizado de máquina. Histograma de Gradientes Orientados Uma versão mais viável do algoritmo anterior, nomeadamente o Histograma de Gradientes Orientados (HOGG), foi lançada em 2005. O HOGG foi um algoritmo de aprendizado de máquina aprimorado amplamente utilizado na detecção de pedestres e processamento de imagem para reconhecimento de objetos. Veja como funciona: O sistema visualizou uma imagem dada como uma série de pixels. Para cada pixel, calculou o quão escuro seu gradiente era em comparação com o pixel circundante. Uma seta foi desenhada, apontando para o pixel mais escuro. Este processo se repetiu até que cada pixel fosse substituído. Uma matriz de setas ou gradientes separou a imagem em pequenos quadrados (16x16). Cada quadrado apontava para o local onde a imagem estava escura. Setas que capturaram a essência exata do objeto substituem os quadrados. O sistema comparou a saída com a imagem original usando métricas como distância Euclidiana ou Minkowski. Com base em um valor de limiar, determinou se a imagem dada era um objeto ou não. O HOGG se tornou extremamente popular, pois era rápido de computar e fornecia um modelo muito mais estável para o classificador de objetos funcionar com precisão. Transformada de Características Invariantes à Escala A Transformada de Características Invariantes à Escala (SIFT) é um algoritmo de visão computacional popular que ajuda a identificar objetos em imagens digitais através de bordas de canto. Mais como uma técnica de detecção de bordas, o SIFT identifica toda a linha de varredura de uma imagem e traça graficamente pontos específicos usando uma função logarítmica. Uma vez que as características são localizadas, ele passa essa informação quantitativa ou descritores para um classificador para categorizar os objetos e encontrar sua localização específica na imagem. Algoritmo de Saco de Características O algoritmo "saco de características" ou "saco de palavras" analisa aleatoriamente diferentes características de um objeto para identificar sua categoria. Construído com base na tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em evolução, é um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado que interpreta características do mundo real, as armazena em um dicionário e aprimora seu algoritmo para obter melhores resultados. Aprendizado Profundo A era do aprendizado profundo começou oficialmente em 2012. Com o aumento da tecnologia automotiva, vigilância inteligente por vídeo e novos padrões de API, as tarefas de reconhecimento de objetos se tornaram relativamente simples. No entanto, há muito trabalho envolvido em resolver problemas de reconhecimento de objetos através do aprendizado profundo, pois requer poder de unidade de processamento gráfico (GPU) suficiente e um grande conjunto de dados de treinamento. A CNN é um modelo de aprendizado profundo que resolve tarefas complexas de visão computacional através da inteligência artificial. O próprio modelo possui camadas de entrada e saída específicas que imitam a estrutura do cérebro. As camadas deste modelo representam axônios, dendritos, pons e fibras ópticas que ocorrem naturalmente no cérebro e alimentam o sistema de visão humana. Aqui estão alguns algoritmos de aprendizado profundo que melhoraram o escopo da visão computacional: Rede neural convolucional baseada em região (R-CNN) A rede neural convolucional baseada em região (R-CNN) é um modelo auto-treinado de alto desempenho que funciona no conjunto de dados VOC-2012 e no conjunto de dados ILSVRC 2021. O ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) é uma competição acadêmica anual que tem um desafio separado para problemas de classificação de imagem, localização de objetos e detecção de objetos. É conduzido com a intenção de fomentar soluções independentes e separadas para cada tarefa que podem ser implementadas em uma escala mais ampla. Abaixo está um processo detalhado de reconhecimento de imagem através da R-CNN. Primeiro, o usuário precisa gerar um conjunto de caixas delimitadoras não categorizadas para uma imagem ou "regiões candidatas" usando um algoritmo de busca seletiva. Em um nível alto, o processo de busca seletiva olha para a imagem através de uma série de janelas de diferentes tamanhos. Cada região candidata agrupa as características da imagem, como forma, cor, pixels, intensidade, etc. Esses mapas de características de uma imagem são passados por um modelo CNN pré-treinado (Alexnet CNN) para extrair características principais e calcular os elementos de saída. Uma vez que os elementos de saída são exibidos, eles são alimentados em um classificador SVM para classificar os rótulos. Simultaneamente, as caixas delimitadoras são passadas por um regressor para localizar as coordenadas dos objetos juntamente com suas categorias. Limitações do algoritmo R-CNN Embora a R-CNN tenha se mostrado um modelo significativamente mais rápido para treinar um modelo de reconhecimento de objetos e fazer previsões, ainda havia algumas limitações em sua funcionalidade. Aqui está um conjunto de restrições para a R-CNN que a impediram de produzir resultados precisos: A busca seletiva, Alexnet CNN e classificador SVM têm que ser treinados em um banco de dados de modelos e operados usando grandes quantidades de poder de processamento gráfico. Treinar uma rede neural simultaneamente em mais de 2000 propostas de região era tedioso e demorado. O modelo compilou cada região candidata uma por uma sequencialmente durante o teste. Como não escaneou a imagem inteira de uma vez, as previsões reais estavam parcialmente ocultas e nebulosas. Você sabia? Modelos de reconhecimento de objetos mais eficientes foram recentemente propostos, nomeadamente Fast R-CNN, Faster R-CNN e Mask R-CNN. Esses algoritmos foram pré-treinados em grandes conjuntos de dados como VGG-16 e PASCAL VOC e produzem previsões de classe de última geração. Você Só Olha Uma Vez (YOLO) Assim como a analogia de "você só vive uma vez", YOLO é uma rede neural convolucional que analisa dados de uma vez por todas. Foi lançado nos últimos anos. De todas as abordagens para realizar tarefas de reconhecimento de objetos, o YOLO é o mais preciso. Ele olha para uma imagem apenas uma vez, mas de uma maneira inteligente. A extração de características de uma imagem ou vídeo através do YOLO é livre de resíduos e totalmente perfeita. Ele reduz a probabilidade atribuída pelo sistema de um objeto pertencer a uma classe específica por uma certa quantidade, resultando assim em um modelo mais estável e classificação precisa de objetos. Aqui está uma visão geral padronizada de como o YOLO funciona: A imagem é dividida em uma grade de 13*13 = 169 células de dimensões iguais. Cada célula da imagem é responsável pela previsão de até 5 caixas delimitadoras. Em algum momento, as caixas delimitadoras sobrepõem fragmentos de objetos dentro da pequena célula. Uma vez que sobrepõe um objeto, atribui uma pontuação de confiança prevendo se a caixa delimitadora capturou um objeto ou não. Além de prever a presença da caixa delimitadora, o modelo YOLO também atribui uma classe específica (por exemplo, semáforos, pessoa, carro, etc.) a cada caixa delimitadora. Um total de 169*5 ou 845 caixas delimitadoras são atribuídas a diferentes intervalos de confiança na imagem. O intervalo de confiança é combinado com a previsão de classe do objeto. Com base em um número de limiar, todas as caixas delimitadoras desnecessárias são eliminadas, e a imagem é deixada apenas com 2 a 3 caixas que se ajustam perfeitamente ao objeto. Implementação do YOLO para reconhecimento de objetos YOLO não é um classificador tradicional. A rede neural é executada uma vez na imagem. Cada célula na grade da imagem tem um valor tensor específico. Neste caso, cinco caixas delimitadoras são previstas por cada célula. Cada caixa delimitadora é responsável por orquestrar 25 elementos de dados para o objeto subjacente. Esses elementos podem incluir altura, largura, coordenadas da caixa (bx, by), pontuação de probabilidade ou intervalo de confiança. Portanto, o valor tensor, neste caso, será 25*5 = 125. A rede neural YOLO atribui um valor de probabilidade a cada parte da imagem, facilitando para o reconhecedor identificar e localizar a presença de objetos na imagem. Dica: A versão mais recente do YOLO, YOLOv2 ou YOLO9000, é uma detecção de objetos em tempo real de execução única, que foi treinada em 9000 classes de objetos e pode ser incorporada em um arquivo .mp3 ou .mov para prever caixas delimitadoras usando pesos pré-declarados, classificador softmax e âncoras. Por que o algoritmo YOLO é importante? De todas as abordagens existentes para visão computacional, o YOLO é o que melhor dá a um computador a capacidade de identificar objetos em ambientes reais e interagir com eles, quase tão bem quanto os seres humanos fazem. Como o YOLO é uma rede neural convolucional, ele requer muita GPU e dados de treinamento para funcionar de forma eficiente. Aqui estão algumas razões pelas quais o YOLO é a abordagem de reconhecimento de objetos mais preferida em vários domínios de aplicação empresarial: Ele prevê objetos em imagens em tempo real e funciona a uma velocidade relâmpago de 45 quadros por segundo (FPS). Ele fornece resultados precisos ao reconhecer objetos em imagens. Com o tempo, ele aprende a entender formas e padrões em imagens desconhecidas por conta própria para classificar sua categoria. Técnicas mais recentes de reconhecimento de objetos Implementar um método simples para reconhecimento de objetos em vez de abordagens de inteligência artificial complexas é o melhor. Ter um caminho direto para os problemas reduz a complexidade cognitiva de um problema. Isso impede que o modelo do sistema colete várias imagens. Aqui estão algumas técnicas simples de reconhecimento de objetos que você pode usar para identificar objetos dentro de uma imagem: Correspondência de modelos: A correspondência de modelos é uma técnica onde o usuário compara a imagem com um modelo pré-existente, mapeia a similaridade das características e atribui um rótulo à imagem. Sistemas de reconhecimento de objetos baseados em reconhecimento de padrões funcionam inteiramente em técnicas de correspondência de modelos e não requerem formação de hipóteses para determinar objetos. Transformador visual: O transformador visual emprega uma arquitetura semelhante a um Transformador sobre partes de uma imagem. A imagem é dividida em partes menores, cada uma projetada em um codificador usando um classificador linear. A saída é um conjunto padrão de vetores que se encontra com um nó de classificação para prever a presença de objetos. O reconhecimento de objetos é o mesmo que o reconhecimento facial? A técnica de reconhecimento facial e reconhecimento de objetos são dois lados da mesma moeda. O reconhecimento facial é uma tecnologia de nova geração que reconhece automaticamente estruturas semelhantes a rostos dentro de uma imagem para determinar sua identidade. Em tempo real, o reconhecimento facial ajuda a detectar a presença não identificada de seres humanos ou objetos suspeitos em um espaço confinado com a ajuda de câmeras ou dispositivos embutidos. A usabilidade do reconhecimento facial abrange muitos domínios industriais diferentes, como automação de processos robóticos (RPA), detecção biométrica e operações de defesa. Aplicações de reconhecimento de objetos O reconhecimento de objetos está inextricavelmente ligado a muitas aplicações da vida real em domínios empresariais. Várias iterações foram feitas para criar e aprimorar o reconhecimento de objetos para setores comerciais e não comerciais. Até agora, as empresas têm sido razoavelmente bem-sucedidas em realizar reconhecimento de objetos usando tecnologia de IA estreita. Aqui estão algumas aplicações de sistemas de reconhecimento de objetos na vida real em diferentes domínios de pesquisa industrial: Segurança e vigilância: Escritórios e complexos residenciais têm usado câmeras de CCTV tradicionais baseadas em princípios de reconhecimento visual de objetos. As pessoas agora até usam sistemas de segurança para suas atividades domésticas. Enquanto uma câmera externa ajuda a observar os visitantes, câmeras internas ajudam a monitorar as ações de um bebê. Imagem de satélite e terrestre: O reconhecimento de objetos ajuda a detectar objetos em imagens aéreas e pressão atmosférica. Também pode nos permitir prever a posição das placas tectônicas se movendo dentro do nosso núcleo devido à metamorfose constante. A assistência da distribuição de frequência de rádio (RFID) permite que pilotos e torres de controle de tráfego aéreo (ATC) mantenham comunicação contínua entre si. Automóveis autônomos: O reconhecimento de objetos é uma parte crucial dos automóveis autônomos. Os veículos alimentados com reconhecimento de objetos têm a capacidade de se mover livremente sem ninguém no controle do volante. Para garantir uma condução segura, eles devem estar totalmente equipados com visibilidade computacional. Sensores ativos, como lidar, pesam a profundidade, posição e distância relativa de objetos ao redor dos veículos e identificam bloqueios de estrada e colisões. Monitoramento de animais para avicultura: O reconhecimento e identificação de gado, como porcos ou qualquer outro gado em várias fazendas, agora é possível usando algoritmos de visão de IA e câmeras de vigilância de baixo custo. Em comparação com outros métodos, a visão de IA ajuda a manter um controle sobre a saúde e o bem-estar dos animais. Isso leva a uma melhor qualidade do produto e lucratividade dos produtos animais. Interação avançada homem-computador: O reconhecimento de objetos estabelece um canal de interação entre humanos e computadores em diferentes domínios de aplicação. Ele ajuda a melhorar a comunicação bidirecional entre dois genes inteligentes dependentes ou independentes e permite o envio e recebimento preciso de sinais. Aspiradores robóticos: O reconhecimento de objetos é o ponto de partida da automação de processos robóticos. Aspiradores robóticos como ciborgues e Roomba são alimentados por tecnologia de IA para limpar pisos sem bater em nada. Com a ajuda de uma câmera embutida e sensor 3D, o robô reconhece objetos à distância, os classifica como distrações e muda de direção. Reconhecimento de objetos e realidade aumentada O reconhecimento de objetos é um dos vetores de desempenho cruciais no processo de realidade aumentada. A realidade aumentada melhora a percepção dos usuários do mundo natural através de imagens geradas por computador, como gráficos, texto ou sons. Com a ajuda do reconhecimento de objetos, torna-se bastante simples detectar e manipular elementos da vida real para transmitir informações visuais relevantes e criar experiências altamente envolventes. O reconhecimento de objetos é uma técnica baseada em marcadores que ajuda a registrar uma conexão com um objeto do mundo real e rastrear sua posição em tempo real para sobrepor animações 3D em cima dele. Em outras palavras, o reconhecimento de objetos localiza pontos de alto contraste, curvas ou bordas de objetos de diferentes ângulos para criar uma apresentação de slides virtual diante de nossos olhos. Passando o dom da visão para os computadores Anos atrás, quem teria pensado que a inteligência artificial não seria mais conhecida como a "quinta geração de computadores", mas como uma mudança de jogo atual para a humanidade? O reconhecimento de objetos passa o bastão da visão dos humanos para os computadores. Ele tem o potencial de transformar a esfera empresarial moderna, projetando experiências seguras e de última geração para os clientes. O futuro do reconhecimento de objetos também depende da evolução da tecnologia de inteligência artificial. Assim como a revolução industrial original, reduzirá o trabalho humano no futuro e capacitará os humanos a fazer o que estão mais bem equipados para fazer - ser criativos e empáticos. Aborde a rotulagem de dados como um profissional com ferramentas de aprendizado ativo e reduza os custos de infraestrutura de IA organizacional enquanto mantém a maior precisão.