Como a Visão Informática se Sente no âmago da Omnidata Intelligence
- 14 de Abril de 2021
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A recente aquisição da CrowdVision é fundamental para a metodologia de inteligência omnidata da Skyfii. Em termos simples, a omnidata intelligence incorpora todos os elementos que são necessários para fornecer uma solução de dados bem sucedida. Analisar dados para obter uma melhor compreensão de algo não é normalmente tão simples como a fonte de dados X é utilizada para compreender Y.
A Omnidata intelligence adopta uma visão mais ampla, e considera estas questões: Qual é a combinação certa de fontes de dados necessárias para resolver um determinado problema? Quem são os interessados certos para definir esse problema, conceber uma solução, e avaliar o resultado? E, que tecnologias e métodos de análise são necessários para se obter um resultado bem sucedido?
O campo científico da visão informática é uma área em que uma abordagem de inteligência omnidata é bem adequada. A CrowdVision tem uma vasta experiência e capacidades dentro deste campo, o que faz da CrowdVision um complemento perfeito da Skyfii e da nossa metodologia de inteligência omnidata.
Então, o que é exactamente a visão por computador e como é que ela complementa os produtos e serviços existentes da Skyfii? Comecemos com o conceito de visão por computador. Visão computacional é essencialmente um termo que descreve a forma como os computadores aplicam métodos de Inteligência Artificial (IA) para interpretar o conteúdo da imagem. O conteúdo da imagem pode incluir dados de fluxo de vídeo de uma câmara CCTV ou pontos de dados de imagem 3D captados através de um sensor óptico LiDAR.
Uma variedade de opções é crucial na escolha da melhor tecnologia ou conjunto de tecnologias a utilizar para um caso específico de utilização de análise de dados. A solução CrowdVision utiliza múltiplas tecnologias de visão por computador para permitir uma solução mais adequada para os clientes. Este é um ponto extremamente importante quando se considera que a escolha da ferramenta certa para o trabalho é muitas vezes o factor determinante para o sucesso de um projecto.
Vamos agora explorar duas tecnologias de visão por computador proeminentes que são suportadas pela solução CrowdVision.
Vídeo
Os dados de vídeo da tecnologia de câmaras, tais como 2D, 3D, e CCTV podem permitir aos operadores do local compreender o comportamento e o movimento de objectos dentro de um espaço. Para o fazer, a IA é aplicada aos dados de vídeo para classificar os objectos (por exemplo, pessoa, carro, bicicleta) observados dentro do campo de visão da câmara. Depois, o comportamento destes objectos é medido para compreender a morada, o caminho, a direcção, o fluxo, a contagem, etc.
Esta classificação e medição comportamental permite uma série de casos de utilização valiosa, incluindo localização de pessoal, gestão de filas, gestão de incidentes, detecção demográfica, gestão de ocupação, monitorização de distância social, automatização de parques de estacionamento, e controlo de acesso inteligente.
LiDAR
Os dispositivos de Detecção e Ranging de Luz (LiDAR) transmitem sinais laser e depois interpretam o tempo de reflexão à medida que esses sinais ricocheteiam nos objectos dentro de um espaço 3D. O processo de medição do tempo de reflexão mapeia a posição e o movimento dos objectos. Tal como as câmaras, os sensores LiDAR são normalmente fixados ao tecto ou às paredes de um edifício para assegurar o melhor campo de visão. E, tal como as câmaras, os sensores LiDAR classificam e medem o comportamento dos objectos dentro do seu campo de visão.
LiDAR permite, portanto, casos de uso semelhante ao vídeo. Quando as duas tecnologias diferem é normalmente relativa à identificação ou categorização de um objecto. Por exemplo, a classificação do objecto 'veículo' pode ter categorias 'uber,' 'lyft,' e 'público'. A visão por computador baseada em vídeo poderia detectar a presença de um determinado logótipo na janela de um veículo para o categorizar, enquanto que a visão por computador baseada em LiDAR utilizaria provavelmente o comportamento de um veículo para o categorizar.
Como escolher a melhor tecnologia de visão por computador para o seu local
Estas variações das tecnologias são, na realidade, como cada uma possui as suas próprias vantagens únicas. Por exemplo, em ambientes onde o aumento da privacidade ou sensibilidade aos dados é importante, então a incapacidade de LiDAR de identificar um indivíduo pode ser uma solução mais adequada. O vídeo, por outro lado, pode ser mais adequado para utilizar casos que requerem a identificação de um objecto, como a identificação da chapa de matrícula de um veículo.
A visão por computador proporciona uma forma de os ambientes físicos automatizarem processos que são demasiado lentos, complexos, ou dispendiosos para serem executados manualmente. A capacidade de escolher a tecnologia de visão computacional mais apropriada para um determinado ambiente é fundamental para um resultado bem sucedido, e portanto fundamental para a metodologia da inteligência omnidata. Se desejar assistência na escolha da melhor solução tecnológica para o seu local, estamos aqui para ajudar.
