A análise e interpretação visual de contexto é uma necessidade transversal a vários setores de atividade, nomeadamente para tarefas repetitivas que normalmente recaem em operadores humanos. A visão por computador baseada em abordagens clássicas ou suportada por Inteligência Artificial (IA) aplicada a dados com representatividade inerentemente visual, permite a extração automática de padrões e ocorrências de interesse, suportando ou automatizando processos que, tradicionalmente, são realizados por observadores humanos em diversos contextos, desde a indústria à medicina.
O Instituto CCG/ZGDV possui uma equipa especializada no desenvolvimento de abordagens baseadas em processamento de imagem e visão computacional, aplicadas para colmatar questões subjacentes de ergonomia e erro humano, na realização de monitorização ativa e deteção de padrões e ocorrências de interesse, de forma isolada ou em contexto de sequência. Desta forma, é possível libertar as tarefas repetitivas dos operadores humanos, em exemplos como destacar defeitos num produto de manufatura industrial ou inspecionar imagens médicas de alta resolução com o intuito de despistar um problema de saúde, entre outras aplicabilidades.
Atividades
O CCG/ZGDV apoia as organizações através das seguintes atividades:
- Apoio na identificação de equipamentos ativos ou passivos para aquisição de imagem ou reconstrução de cena, consoante as necessidades;
- Desenvolvimento de abordagens baseadas em processamento de imagem e visão computacional clássica e/ou em IA para dados com representatividade inerentemente visual, em função do desafio a abordar (classificação, deteção de objetos, analítica de sequência…)
- Levantamento e seleção das técnicas e métodos mais adequados para realizar análise/interpretação visual de contexto, mediante o desafio
- Implementação de estratégias de melhoramento contínuo dos modelos de inferência e de paralelização de processamento, com vista à promoção da performance dos sistemas
- Construção integral da lógica de sistemas de visão inovadores e potenciadores da transição digital, seguindo as boas práticas subjacentes a estratégias de inspeção ótica para inferência contextual
Benefícios
01
Reduzir a taxa de erros decorrentes da observação humana
Implementar abordagens resilientes de visão por computador, através de análise de imagem/vídeo, ou análise de reconstrução 3D, com o objetivo de reduzir consideravelmente os erros causados pelos fatores humanos e aumentar o impacto efetivo na produtividade e na diminuição de custos.
02
Potenciar a melhoria das condições de ergonomia
Aplicar sistemas de visão automáticos de modo a libertar os operadores humanos de atividades ergonomicamente mais exigentes, contribuindo para a melhoria do bem-estar laboral.
03
Priorizar a análise integral em detrimento da amostragem
Implementar a visão computacional com foco na performance de baixa cadência, através de processos analíticos que se estendem a todo espetro de elementos de interesse num dado contexto, em detrimento da amostragem, contribuindo para a redução das taxas de erro.
04
Dar suporte à escalabilidade das abordagens de inferência
Permitir que o processo de aprendizagem das abordagens de visão não seja estanque e possibilitar a progressão contínua das capacidades de inferência. Para tal, recorre-se a abordagens de human-in-the-loop que possibilitam o reforço dos modelos computacionais de forma contínua, bem como o ensino de novas classes de ocorrências.
