Veja seu negócio alcançar o potencial máximo
Quais são os diferenciais da Visão Computacional?
Deep Learning
Com o auxílio de técnicas de Machine Learning, os computadores conseguem reproduzir tarefas semelhantes aos humanos. Quando usamos o Deep Learning, é possível acelerar o processo de treinamento dos computadores e torná-los mais autônomo, aprendendo por si próprio a processar, identificar e analisar imagens e fazer previsões.
Atenção aos detalhes
O uso dos dados permite que os computadores possam interpretar o mundo visual de forma incansável. A tecnologia de visão computacional permite enxergar falhas que humanos seriam incapazes de perceber, tornando possível inclusive, a automatização do processo de identificar erros.
Computadores treinados com dados
Para funcionar em seu potencial máximo, a visão computacional exige grandes bancos de dados para fazer o treinamento dos computadores que realizam as análises e interpretações das imagens. Em uma linha de produção, por exemplo, as máquinas alimentadas por visão computacional podem analisar milhares de produtos em minutos. As soluções de VC repetem o processo de análise em diversas camadas até extrair todas as informações necessárias para executar uma determinada tarefa.
Junto de grandes cases
Desde 2016, o Google Tradutor, serviço do Google de tradução instantânea, adicionou tecnologias de VC que aproveitam as câmeras de celulares para trazer precisão as traduções. Outro case de destaque é o aplicativo viral FaceApp. Usando princípios de reconhecimento de imagem, o app coleta os dados dos smartphones e os aplicam em redes neurais para criar transofrmações realistas dos usuários a partir de filtros que os permitem alterar gênero, idade e outros recursos.
Casos de uso
IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE DOCUMENTOS
MELHORIA DE SEGURANÇA EM PROCESSOS INDUSTRIAIS
DETECÇÃO DE COMPORTAMENTO E MOVIMENTO EM PROCESSOS
