A aquisição da CrowdVision é fundamental para a metodologia de inteligência omnidata da Beonic. Em termos simples, a inteligência omnidata incorpora todos os elementos necessários para fornecer uma solução de dados bem-sucedida. A análise de dados para obter uma melhor compreensão de algo geralmente não é tão simples quanto a fonte de dados X é usada para compreender Y.
A inteligência omnidata adota uma visão mais ampla e considera estas questões: Qual é a combinação certa de fontes de dados necessária para resolver um determinado problema? Quem são as partes interessadas certas para definir esse problema, projetar uma solução e avaliar o resultado? E quais tecnologias e métodos de análise são necessários para obter um resultado bem-sucedido?
O campo científico da visão computacional é uma área em que uma abordagem de inteligência omnidata é bem adequada. A CrowdVision tem uma vasta experiência e recursos nesse campo, o que faz da CrowdVision um complemento perfeito para a Skyfii e nossa metodologia de inteligência omnidata.
Então, o que é exatamente a visão computacional e como ela complementa os produtos e serviços existentes da Beonic? Vamos começar com o conceito de visão computacional. A visão computacional é essencialmente um termo que descreve a maneira pela qual 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 câmera CCTV ou pontos de dados de imagem 3D capturados por meio de um sensor óptico LiDAR.
Uma variedade de opções é crucial na escolha da melhor tecnologia ou conjunto de tecnologias a serem utilizadas em um caso de uso específico de análise de dados. A solução CrowdVision utiliza várias tecnologias de visão computacional para permitir a melhor solução para os clientes. Esse é um ponto extremamente importante quando se considera que a escolha da ferramenta certa para o trabalho é, muitas vezes, o fator determinante do resultado bem-sucedido de um projeto.
Vamos agora explorar duas tecnologias de visão computacional proeminentes que são suportadas pela solução CrowdVision.
Vídeo
Os dados de vídeo da tecnologia de câmera, como 2D, 3D e CCTV, podem permitir que os operadores do local entendam o comportamento e o movimento dos objetos dentro de um espaço. Para fazer isso, a IA é aplicada aos dados de vídeo para classificar os objetos (por exemplo, pessoa, carro, bicicleta) observados no campo de visão da câmera. Em seguida, o comportamento desses objetos é medido para entender a permanência, o caminho, a direção, o fluxo, a contagem etc.
Essa classificação e medição comportamental permite vários casos de uso valiosos, incluindo rastreamento de funcionários, gerenciamento de filas, gerenciamento de incidentes, detecção demográfica, gerenciamento de ocupação, monitoramento de distância social, automação de estacionamentos e controle de acesso inteligente.
LiDAR
Os dispositivos Light Detection and Ranging (LiDAR) transmitem sinais de laser e, em seguida, interpretam o tempo de reflexão à medida que esses sinais ricocheteiam nos objetos em um espaço 3D. O processo de medição dos tempos de reflexão mapeia a posição e o movimento dos objetos. Assim como as câmeras, os sensores LiDAR geralmente são fixados no teto ou nas paredes de um edifício para garantir o melhor campo de visão. E, assim como as câmeras, os sensores LiDAR classificam e medem o comportamento dos objetos em seu campo de visão.
Portanto, o LiDAR permite casos de uso semelhantes aos do vídeo. A diferença entre as duas tecnologias geralmente diz respeito à identificação ou categorização de um objeto. Por exemplo, a classificação do objeto "veículo" pode ter as categorias "uber", "lyft" e "público". A visão computacional baseada em vídeo poderia detectar a presença de um logotipo específico na janela de um veículo para categorizá-lo, enquanto a visão computacional baseada em LiDAR provavelmente utilizaria o comportamento de um veículo para categorizá-lo.
Como escolher a melhor tecnologia de visão computacional para seu local
Essas variações nas tecnologias são, na verdade, a forma como cada uma possui suas próprias vantagens exclusivas. Por exemplo, em ambientes em que é importante aumentar a privacidade ou a sensibilidade dos dados, a incapacidade do LiDAR de identificar um indivíduo pode ser uma solução mais adequada. O vídeo, por outro lado, pode ser mais adequado para casos de uso que exijam a identificação de um objeto, como a identificação da placa de um veículo.
A visão computacional oferece uma maneira de os ambientes físicos automatizarem processos que são muito lentos, complexos ou caros para serem executados manualmente. A capacidade de escolher a tecnologia de visão computacional mais apropriada para um determinado ambiente é essencial para um resultado bem-sucedido e, portanto, essencial para a metodologia de inteligência da omnidata. Se quiser ajuda para escolher a melhor solução tecnológica para seu local, estamos aqui para ajudar.
