Google Cloud IA / Machine Learning

Visão computacional: simplifique a análise de imagens com o Vision AI

Exemplo de classificação com visão computacional. Pessoas caminhando em uma calçada com a identificação e classificação.
Escrito por Thamirys Santana

O Vision AI é o serviço de análise de imagens e vídeos do Google Cloud. Este recurso de visão computacional utiliza a inteligência artificial para potencializar a análise e interpretação de imagens e vídeos, aumentando a eficiência na realização dessas atividades. 

O Vision AI ajuda empresas a obterem insights a partir de imagens utilizando modelos de machine learning (ML ou aprendizado de máquina) pré-treinados por meio de APIs, AutoML ou modelos personalizados pré-treinados. Desse modo, é possível automatizar a análise e interpretação de imagens e obter resultados altamente precisos. 

Desenvolvedores e empresas de diversos setores integraram o Vision AI em seus aplicativos para aprimorar as experiências do usuário e oferecer recursos mais sofisticados relacionados a imagens. Este recurso vem sendo amplamente utilizado por setores como e-commerce para reconhecimento de produtos, na saúde para análise de imagens médicas, no entretenimento para moderação de conteúdo, na segurança e vigilância a partir do monitoramento e detecção de rostos e em vários outros para obter insights de conteúdo visual.

Entenda a seguir como funciona o Vision AI e como esta inteligência de análise de imagens pode ajudar sua empresa! 

O que é Vision AI?

O Vision AI é o serviço de visão computacional do Google Cloud. Permite que os desenvolvedores integrem facilmente recursos de detecção de imagens e vídeos em aplicações. 

O serviço classifica rapidamente as imagens em milhões de categorias predefinidas (por exemplo, “carro”, “pessoa”, “semáforo”), detecta rostos com emoções associadas e reconhece palavras impressas em vários idiomas. O Vision AI também possui recursos capazes de detectar logotipo, pontos de referência, rotular imagens, além de oferecer reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e marcação de conteúdo explícito. 

A tecnologia disponibiliza modelos de aprendizado de máquina pré-treinados por meio de APIs REST e RPC. Assim, é possível atribuir rótulos às imagens e classificá-las rapidamente em milhões de categorias pré-definidas. O serviço também permite detectar objetos e rostos, ler textos impressos e manuscritos de forma rápida e simples. Assim, por exemplo, é possível automatizar a análise de documentos como notas fiscais, pedidos e contratos. 

Confira abaixo as funcionalidades de análise de imagens do recurso de visão computacional, o Vision AI:

Detecção de labels:

Os labels (ou etiquetas) podem identificar objetos gerais, locais, atividades, espécies animais, produtos e muito mais. Assim, é possível detectar e extrair informações sobre entidades em uma imagem de acordo com várias categorias. 

Demo – Vision AI

Detecção de logotipo: 

A API é treinada para reconhecer uma ampla variedade de logotipos populares em vários setores e é capaz de detectar vários logotipos em uma única imagem.

Detecção do SafeSearch:

Categoriza o conteúdo sensível em categorias específicas (Adulto, Paródia, Médico, Violência e Atrevido) e retorna a probabilidade de cada uma estar presente em uma determinada imagem. A funcionalidade permite a marcação de conteúdo explícito.

Detecção de Landmarks: 

A detecção de pontos de referência permite analisar imagens para identificar pontos de referência específicos, como edifícios, características naturais e outros locais reconhecíveis. Reconhece pontos de referência e fornece informações sobre eles, incluindo nome, localização e outros detalhes.

Detecção de rosto:

Localiza rostos com polígonos delimitadores e identifica “pontos de referência” faciais específicos (como olhos, ouvidos, nariz, boca, etc.) juntamente com seus valores de confiança correspondentes. Além disso, retorna classificações de probabilidade para emoções como alegria, tristeza, raiva, surpresa e propriedades gerais da imagem, como subexposição, desfoque e presença de chapéus.

Demostração da detecção de faces com o Vision AI.

Demo – Vision AI

Web Detection:

Pesquisa e identifica referências a uma imagem que sejam semelhantes ou idênticas. O recurso oferece seis tipos diferentes de informações: entidades da web (retorna uma lista de tags recomendadas associadas à imagem), imagens totalmente correspondentes: imagens parcialmente correspondentes, páginas com imagens correspondentes, imagens visualmente semelhantes e rótulos de melhor estimativa.

Reconhecimento óptico de caracteres (OCR):

Detecta e extrai texto de imagens. Há dois recursos que suportam OCR no Vision AI: TEXT_DETECTION (detecta e extrai texto de qualquer imagem, retornando a frase detectada, sua caixa delimitadora e palavras individuais e suas caixas delimitadoras) e DOCUMENT_TEXT_DETECTION (também extrai texto de uma imagem ou arquivo, mas a resposta é otimizada para textos e documentos densos, incluindo informações de página, bloco, parágrafo, palavra e quebra; também detecta escrita manual em uma imagem).

Além disso, também é possível criar metadados em seu catálogo de imagens. Dessa forma, você pode construir uma poderosa biblioteca de metadados em seu catálogo de imagens usando Cloud Vision AI. O Vision AI pode analisar imagens enviadas mediante solicitação ou integrá-las ao armazenamento de imagens no Google Cloud Storage.

Recursos do Vision AI

API Vision

Por meio da API Vision, parte do conjunto de produtos Vision AI, os desenvolvedores podem integrar recursos poderosos de análise de imagens em seus aplicativos sem a necessidade de amplo conhecimento em aprendizado de máquina. Trata-se de uma ferramenta avançada de análise de imagens que usa modelos de aprendizado de máquina para reconhecer e compreender o conteúdo das imagens.

Visão da Vertex AI

A Vertex AI Vision é um ambiente de desenvolvimento de aplicativos totalmente gerenciado que permite criar, implantar e gerenciar aplicativos de visão computacional com agilidade. Inclui Streams para gerar dados de vídeo em tempo real, apps para criar outros aplicativos ao combinar componentes e o Vision Warehouse para armazenar a saída do modelo e dados de streaming.

Modelos de ML personalizados

É possível automatizar o treinamento de seus modelos de machine learning com o Vision AI. O processo envolve realizar upload de imagens e treinar modelos personalizados de imagem e vídeo com uma interface gráfica simples de usar do AutoML. Você também pode otimizar a acurácia, a latência e o tamanho dos modelos, bem como exportá-los para seu aplicativo na nuvem ou para diversos dispositivos na borda. Também há a opção de desenvolver modelos próprios com o Vertex AI.

Visão computacional com recursos avançados de reconhecimento e compreensão de imagens

O Vision AI é a ferramenta de visão computacional do Google fácil de usar e com integração perfeita por meio de APIs. Sua precisão na análise de imagens torna a solução ideal para empresas que buscam recursos avançados de reconhecimento e compreensão de imagens.

A tecnologia é uma das soluções de IA e ML disponíveis no Google Cloud e pode ser integrada a aplicações corporativas

A Geoambiente é Parceira Premier do Google Cloud e possui um time de especialistas para ajudar sua empresa a implementar os recursos do Vision AI. Aproveite a expertise da Geoambiente e comece a utilizar o Vision AI para resolver casos de uso complexos relacionados a imagens.

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Sobre o(a) autor(a)

Thamirys Santana

Formação em Comunicação Social e especialização em Gestão da Experiência do Consumidor. Conta com experiência em planejamento de conteúdo digital, marketing B2B, endomarketing e gestão de canais.

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