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Aplicações de Visão Computacional

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Introdução

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Objetivos da aula

  1. Identificar diferentes aplicações da visão computacional.
  2. Compreender os benefícios e desafios das aplicações de visão computacional.
  3. Explorar casos de sucesso e inovação.
  4. Estimular o pensamento crítico e criativo.

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Conteúdo

  1. Introdução
  2. O que é visão computacional?
  3. Reconhecimento facial
  4. Veículos Autônomos
  5. Medicina e Saúde
  6. Agricultura de precisão

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Introdução

Você lembra o que é visão computacional?

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O que é visão computacional?

Campo da inteligência artificial que usa algoritmos e modelos para analisar e interpretar imagens e vídeos da mesma forma que os seres humanos o fazem. O objetivo é automatizar tarefas que o sistema visual humano pode realizar como reconhecimento de objetos, detecção de movimento e análise de cenas.

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O que é visão computacional?

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Reconhecimento Facial

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Reconhecimento facial

Tecnologia de identificação de pessoas através da análise e comparação de padrões faciais armazenadas em bases de dados. Algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina são capazes de identificar uma pessoa a partir das características únicas do rosto (como a distância entre os olhos, o comprimento do nariz, a forma da mandíbula, entre outros).

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Reconhecimento facial - Aplicações

  • Autenticação para entrada em estabelecimentos, prédios, bancos, eventos, etc.
  • Segurança pública.
  • Acesso ao celular.
  • Acesso ao sistema bancário.
  • Identificação de pessoas em fotos na rede social.

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Reconhecimento facial - Segurança pública

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Reconhecimento facial - Debate

  • Quais os riscos do reconhecimento facial?
    • Privacidade das pessoas
    • Prisões de pessoas inocentes
    • Discriminação racial e reprodução de preconceitos
    • Ações de criminosos para burlar o sistema
    • Violação de direitos humanos em governos autoritários
  • Reportagem do OUL: Homem negro é preso após erro em tecnologia de reconhecimento facial.

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Veículos autônomos

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Veículos autônomos

São veículos capazes de operar minimizando a intervenção humana, utilizando uma combinação de sensores, câmeras, e algoritmos de inteligência artificial para navegar e executar todas as tarefas de direção. Esses veículos podem tomar decisões em tempo real como acelerar, frear, mudar de faixa e evitar obstáculos, visando transportar passageiros ou mercadorias de forma segura e eficiente.

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Veículos autônomos - Aplicações

  • Transporte Público: Veículos para transporte eficiente em áreas urbanas.
  • Logística: Caminhões autônomos para entrega de mercadorias.
  • Redução de Acidentes: Veículos autônomos podem reduzir acidentes causados por erro humano.
  • Eficiência de Tráfego: Capacidade de otimizar rotas e reduzir congestionamentos.

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Veículos autônomos

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Veículos autônomos - Debate

  • Segurança e tolerância a falhas: Garantir que os veículos autônomos possam operar de forma segura em condições adversas.
  • Aspectos Legais: Determinar a responsabilidade em caso de acidentes envolvendo veículos autônomos.
  • Ética: Decisões programadas no veículo em situações de risco (como escolher entre proteger os ocupantes ou pedestres).
  • Infraestrutura: Necessidade de adaptar a infraestrutura urbana para suportar veículos autônomos (por exemplo, com semáforos inteligentes e estradas bem sinalizadas).

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Medicina e Saúde

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Medicina e saúde

Técnicas e algoritmos de Inteligência Artificial analisam imagens médicas e outras informações visuais, a fim de melhorar o diagnóstico, o tratamento e a gestão de pacientes.

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Medicina e saúde - Aplicações

  • Diagnóstico médico: analisar imagens de raios-X, tomografias, ressonâncias magnéticas e ultrassonografias. Identificar sinais precoces de doenças antes que os sintomas se manifestem clinicamente.
  • Cirurgia guiada por imagens. Guiar cirurgiões durante procedimentos minimamente invasivos. Realizar cirurgias complexas utilizando robôs de alta precisão.
  • Modelagem 3D e impressão médica. Criar próteses personalizadas, ou até imprimir órgãos em 3D.
  • Simulações Cirúrgicas: Praticar cirurgias complexas em um ambiente virtual antes de operar no paciente real.
  • Triagem de Drogas: Identificar novos medicamentos.

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Medicina e saúde

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Medicina e saúde - Debate

  • Precisão e Confiabilidade: Garantir que os algoritmos sejam robustos e generalizáveis para diferentes populações e condições médicas. Tolerância a falhas.
  • Privacidade e Segurança: O uso de dados sensíveis, como imagens médicas, levanta preocupações sobre a privacidade dos pacientes e a segurança da informação.
  • Regulação e Aprovação: Sistemas de visão computacional precisam passar por rigorosos processos de aprovação regulatória antes de serem usados em ambientes clínicos.

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Agricultura de precisão

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Agricultura de precisão

Prática de manejo agrícola para monitorar e otimizar o uso de recursos, como solo, água, fertilizantes e pesticidas, a fim de aumentar a produtividade e reduzir o impacto ambiental. Envolve o uso de dados geoespaciais, sensores, satélites, drones, e sistemas de informação para entender e responder às variabilidades dentro dos campos de cultivo.

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Agricultura de precisão

Tomada de Decisão Baseada em Dados: Ferramentas de análise de dados ajudam os agricultores a tomar decisões informadas sobre plantio, irrigação, fertilização e colheita.

Componentes:

  • Sensoriamento Remoto: sensores, drones, satélites.
  • Sistemas de Posicionamento Global (GPS): usado para manejo de máquinas e mapeamento de campos.
  • Sensores de solo: medição de umidade, temperatura, e qualidade.

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Agricultura de precisão

Desafios:

  • Custo de implementação.
  • Capacitação.
  • Infraestrutura.

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Benefícios:

  • Aumento da Produtividade.
  • Sustentabilidade Ambiental.
  • Melhoria na Qualidade dos Produtos.
  • Tomada de decisão mais precisa.

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Discussão e atividades finais

  • Debate em grupo:
    • Vantagens e desvantagens do uso da Visão Computacional para auxiliar ou até mesmo substituir intervenções humanas.
    • Questões éticas e legais.
  • Atividades para os estudantes:
    • Pesquisar e apresentar para a turma outras aplicações de visão computacional no cotidiano.

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Referências

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Referências

Szeliski, R. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.

Portal UOL. Homem negro e preso após erro em tecnologia de reconhecimento facial. Disponível em: <https://www.uol.com.br/tilt/noticias/redacao/2023/01/06/homem-negro-e-preso-apos-erro-em-tecnologia-de-reconhecimento-facial.htm> Acesso em: 05/03/2025.

TecMundo. Entenda: os riscos do reconhecimento facial!. YouTube. 12 de fevereiro de 2022. 6min33s. Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=NKv6EQaWkh0&t=30s> Acesso em: 05/03/2025.

SANTOS, Felipe. Carros autônomos: o que são, como funcionam e em que nível estamos? YouTube. 01 de outubro de 2021. 13mim53s. Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=v1F32dsW58M&t=1s> Acesso em: 05/03/2025.

MIT Technology Review Brasil. Como a visão computacional pode mudar o setor da saúde e o futuro. YouTube. 04 de agosto de 2023. 2min. Disponível em: <https://www.youtube.com/watch?v=lhNJC9w57BU&t=1s> Acesso em: 05/03/2025.

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Produção do Material

  • Universidade Federal da Bahia (UFBA)�
  • Universidade do Estado da Bahia (UNEB)�
  • SENAI/CIMATEC�
  • Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS)�
  • Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (UESB)�
  • Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC)�
  • Instituto Federal Baiano (IFBaiano)

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Apoio

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