Detecção de objetos

A detecção de objetos baseada em IA transforma o que câmeras, radares e outros sensores captam em informações estruturadas e acionáveis. Detecte objetos e atividades relevantes em tempo real e use esses dados para automatizar alertas, acelerar investigações e tomar decisões mais informadas.

Explicação da detecção de objetos

Two security guards watching surveillance footage with the help of AXIS Analytics used in cameras.

A detecção de objeto combina várias capacidades analíticas. Ele determina se um objeto está presente, onde ele aparece e o descreve usando classe de objeto, tipo de objeto e atributos. Também pode fornecer informações contextuais, como hora, localização e movimento.

O resultado? Câmeras, radar e outros sensores não apenas capturam uma cena. Eles geram dados estruturados e leves sobre objetos na cena que os sistemas podem usar para automatizar ação ou que os operadores podem pesquisar e investigar.

A evolução da detecção de objeto

Road intersection with multiple cars. AXIS Q1728 with AXIS Object Detection identifying both humans and vehicles.

Há duas décadas, a detecção de objeto significava observar se o pixel se alterava. Sombras, faróis e condições meteorológicas acionaram regularmente falsos alarmes, e os sistemas não tinham como saber o que estavam vendo.

O aprendizado profundo alterou isso. Modelos de IA treinados em dados anotados podem agora detectar, classificar e rastrear objetos de forma confiável em uma ampla gama de condições do mundo real, não apenas registrar que algo se moveu.

Ao mesmo tempo, os avanços no hardware aproximaram o processamento da fonte. Tarefas que antes exigiam servidores centralizados poderosos podem agora ser executadas diretamente em câmeras e dispositivos de borda, ativando respostas mais rápidas e implantações mais escaláveis.

Como funciona a detecção de objetos

Quando câmeras, radares ou sensores estão equipados com analíticos de vídeo de IA, eles podem processar a transmissão de dados em tempo real. Eles podem classificar objeto, atividades e movimento conforme ocorrem.

Quando algo relevante acontece, o sistema gera um evento com base em regras de ação predefinida. Esse evento pode acionar ações como iniciar uma gravação, ativar luzes ou uma sirene, ou notificar um operador.. Sua equipe é alertada quando mais importa.

Quando os dados analíticos de vídeo são executados na borda, o processamento ocorre onde os dados são capturados. Isso permite ativar respostas mais rápidas, uso reduzido de largura de banda e um sistema que escala de forma eficiente sem impor esforço desnecessário à infraestrutura de rede.

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Compreender objetos detectados

  • A detecção de objetos determina se um objeto está presente em uma cena e onde ele aparece.
  • A classe de objeto descreve a qual categoria ampla o objeto detectado pertence, como um ser humano, um veículo ou um objeto inanimado.
  • O tipo de objeto fornece uma descrição mais detalhada dentro de uma classe. Por exemplo, dentro da classe de veículo, os tipos podem incluir carros, caminhões ou bicicletas. 
  • Atributos e características de objeto fornecem detalhes contextuais adicionais sobre objetos detectados. Para as pessoas, isso pode incluir características como cor da roupa, chapéus ou bolsas. Para veículos, pode incluir atributos como cor, fabricante e modelo. Esses atributos permitem uma pesquisa, filtragem e análise mais precisas e ajudam a identificar ou correlacionar objetos entre câmeras ou ao longo do tempo.

    A identificação difere da detecção e classificação. Em analíticos de vídeo, significa atribuir uma identidade única a uma pessoa ou objeto específico usando um identificador distinto, como um rosto ou placa de licença. 

Como a IA melhora a detecção de objeto

AXIS Scene Metadata used to identify metadata of two people walking on a crosswalk as well as moving vehicles.

A detecção de movimento tradicional tinha várias limitações: por exemplo, ele poderia confundir uma sombra passageira, faróis de veículos ou uma rajada de vento com algo que mereça ser sinalizado.  

A IA pode alterar isso. Em vez de simplesmente reagir ao movimento ou ao som, ela entende o que está vendo, ouvindo ou de outro modo sentindo. Ela pode distinguir uma pessoa de um ramo de árvore oscilante, rastrear o mesmo veículo através das câmeras e realizar classificações mais precisas em cenas com pouca luz, multidões ou mau tempo. O resultado é menos alarmes falsos, detecção mais confiável e menos ruído para sua equipe lidar.  

Cenários práticos de detecção

A detecção de objetos suporta uma ampla gama de cenários configuráveis, desde a detecção básica de intrusão até fluxos de trabalho operacionais complexos. Aqui estão alguns dos mais comuns.
An intruder trespassing a gated area caught on a security camera with AXIS Object Analytics.

Segurança e proteção

Rastrear eventos relacionados à segurança, como:

  • Detecção de invasões
  • Proteção de área
  • Detecção de permanência prolongada
  • Detecção de estacionamento não autorizado
  • Monitoramento de ocupação
  • Detenção de equipamento de proteção individual (EPI)
A queue of customers in front of the checkout desk.

Eficiência operacional

Meça a atividade e automatize os fluxos de trabalho com base em:

  • Contagem de pessoas
  • Monitoramento de fluxo
  • Níveis de ocupação
  • Análise do tempo de permanência
  • Monitoramento de filas
  • Detecção de sentido incorreto
  • Detecção de acesso oportunista 
Town square in Copenhagen with people walking around. Shopping buildings are lined up both to the left and right.

Business Intelligence

Os metadados agregados de vários sensores podem ser visualizados em painéis para revelar tendências, padrões e anomalias, como:

  • Atividade de pico e fora de pico
  • Tendências de ocupação
  • Densidade da multidão
  • Tipos de objeto presentes 
AXIS P3268-SLVE mounted on a metal pole inside a food processing plant.

Cenários personalizáveis

Executar vários cenários de detecção simultaneamente, incluindo:

  • Detecção de objetos na área
  • Detecção de cruzamento de linhas
  • Tempo de permanência
  • Contagem de cruzamento de linhas
  • Monitoramento de ocupação 

Além dos dados analíticos de vídeo

As câmeras são poderosas, mas nem sempre são suficientes. Em ambientes desafiadores, como pouca luz, condições meteorológicas adversas ou cenas complexas tecnologias como radar e detecção e alcance de luz (LiDAR) complementam os sistemas analíticos de vídeo. Eles fornecem dados confiáveis de distância e movimento e melhoram a detecção e a consciência situacional, independentemente ou ao lado das câmeras. 

Detecção por radar

Aerial view of a race car area taken from AXIS D2110-VE with radar detection.

O radar usa ondas de rádio para detectar e rastrear objetos, fornecendo informações como distância, velocidade e direção do movimento.

Como não depende da luz visível, ele funciona de forma confiável no escuro, nevoeiro, chuva ou neve. Isso o torna adequado para proteger o perímetro e monitorar o tráfego em grandes áreas.

O radar não captura detalhes visuais. Sua detecção de movimento precisa e medição de velocidade o tornam um forte complemento para os sistemas analíticos de vídeo.

Tecnologia de detecção remota LiDAR

AXIS Q1686-DLE mounted on top of a highway to monitor traffic and hazardous vehicles during nighttime.

Os sensores LiDAR usam pulsos de laser para medir a distância e criar uma representação tridimensional do ambiente circundante.

Ao calcular quanto tempo leva para que os pulsos retornem, o LiDAR gera dados espaciais precisos sobre objetos, incluindo sua forma e posição predefinida.  

Isso o torna particularmente útil onde a profundidade precisa e a consciência espacial são críticas. Exemplos são sistemas de tráfego, automação industrial e monitoramento avançado. Combinado com analíticos de vídeo, o LiDAR pode melhorar a precisão da detecção e fornecer uma imagem mais completa de uma cena.

O que a detecção de objetos e os dados analíticos ativam

Uma solução de analíticos de vídeo pode fazer mais do que monitorar. Ele também pode ser acionador de ação com base em regras pré-definidas. Eis o que isso significa na prática.
Perform automated actions icon

Resposta mais rápida e melhor consciência situacional

O sistema pode notificar os operadores sem precisar monitorar continuamente o visor de monitoramento. Por exemplo, quando uma pessoa entrar numa área restrita, uma fila exceder um limiar definido ou um veículo cruzar uma linha definida. Os eventos são gerados quando algo relevante acontece, ajudando as equipes a manter o foco no que é importante.
Respond to real time events icon

Menos alarmes falsos

Ao distinguir eventos relevantes da atividade de fundo, a detecção de objetos ajuda a reduzir notificações desnecessárias. Isso leva a um fluxo de trabalho com mais foco. Ele permite que os operadores gastem menos tempo filtrando o ruído e mais tempo respondendo ao que é importante.
A symbol showing a magnifying glass

Pesquisa e investigação mais rápidas

Os investigadores podem pesquisar por classe de objeto, tipo de objeto, atributos e outros parâmetros, como hora, local ou direção do movimento, em vez de revisar manualmente as horas de gravação. Isso permite que eles encontrem o que precisam em segundos, em vez de horas.
A symbol showing a hand presenting a shield with a checkmark

Segurança, proteção e eficiência operacional aprimoradas

Os analíticos de objetos podem ser aplicados a uma ampla variedade de cenários, ajudando sua organização a automatizar processos, reduzir riscos e tomar decisões mais informadas. Desde proteção de perímetro e controle de acesso até monitorar a ocupação, contagem e otimização do fluxo de trabalho.

Explorando soluções de detecção de objetos

Security camera view of AXIS Object Analytics in action. The software is detecting two humans and one car.

AXIS Object Analytics

Uma solução analítica multifuncional com IA que detecta, classifica, rastreia e conta objetos diretamente em dispositivos Axis compatíveis, na borda. Configure cenários de detecção, configure alertas em tempo real e acesse informações estruturadas.
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A black car exiting a dark parking garage.

AXIS License Plate Verifier

O AXIS License Plate Verifier identifica placas de licença em tráfego moderado e de alta velocidade. Ele suporta gerenciamento de tráfego, controle de acesso, estacionamento e busca de veículos. Ele também reconhece o tipo, a cor, o fabricante e o modelo do veículo para uma identificação mais precisa.
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A woman captured on camera with AXIS Analytics walking in a airport with her luggage in hand.

O Axis Scene Intelligence

O Axis Scene Intelligence combina análise orientada por IA com recursos avançados de geração de imagens para transformar câmeras em ferramentas inteligentes, automatizando ações, ativando pesquisas rápidas e fornecendo insights que acompanham a evolução das necessidades operacionais.
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detecção de objeto em segmentos

Analíticos e detecção de objetos agregam valor a uma ampla diversidade de setores. Aqui estão alguns exemplos:
AXIS P1518-LE mounted high in a traffic area in the city during dusk.

Cidades inteligentes e gerenciamento de tráfego

O tráfego não se regula sozinho, mas a analítica pode ajudar a otimizar seu fluxo. Ao detectar e classificar veículos, monitorar pedestres e identificar padrões de congestionamento, as cidades obtêm ganhos críticos de insights. Esses dados permitem ativar o controle de sinal dinâmico, resposta mais rápida a incidentes e planejamento de infraestrutura a longo prazo.

A female customer scanning her goods in the self-checkout. A staff member is in the background of the grocery store.

Desempenho e otimização da loja

Entender como os clientes se movimentam em uma loja é o primeiro passo para melhorar sua experiência. Os recursos analíticos contam visitantes, analisam fluxos e monitoram comprimentos de filas, fornecendo aos varejistas os dados para otimizar layouts, equipes e operações e detectar tendências antes que elas se tornem problemas.

AXIS Q3546-LVE with a weathershield mounted on a pole inside a fenced area.

Segurança de perímetros

Em aeroportos, sites industriais e centros de dados, você não pode se dar ao luxo de perder o que importa. Os recursos analíticos detectam e classificam objetos, rastreiam movimentos em zonas definidas e eventos de superfície que precisam de atenção, para que os operadores permaneçam com foco em ameaças reais, não em ruído.

Close up of a worker holding a tablet in an assembly line.

Manufatura e produção

O tempo de parada é caro. Os analíticos ajudam a monitorar a produção, detectar anomalias e oferecem ajuda à segurança ao identificar paradas de linha, objetos fora do lugar ou entrada insegura em áreas restritas. O processamento na borda detecta problemas no momento em que ocorrem, antes que eles se agravem.

Considerações de implementação

Analíticas excelentes começam com uma implantação excelente. Ao acertar esses fatores desde o início, seu sistema fornecerá resultados confiáveis hoje e acompanhará a evolução das suas necessidades no futuro.

Borda, servidor, nuvem ou híbrido — onde os dados devem ser processados?

AXIS Q6325-LE PTZ Camera mounted in a city square. Big building to the left and open area to the right.

Onde seus dados analíticos são executados afetam tudo — a rapidez com que seu sistema responde, a largura de banda que eles usam e a escalabilidade. A maioria das implementações combina várias abordagens. 
 

  • Analíticos na borda são executados diretamente na câmera ou no dispositivo, processando os dados no ponto de captura. Isso ativa a detecção e a resposta em tempo real, reduz os requisitos de largura de banda e armazenamento, melhora a privacidade de dados e suporta um design de sistema escalável e resiliente.
  • Os dados analíticos baseados em servidor local processam dados centralmente de várias câmeras e sensores, ativando a coordenação e análise em todo o sistema. Isso os torna ideais para implantações de grande porte ou cenários que exigem insights de múltiplos dispositivos e processamento mais intensivo em termos computacionais.
  • Os analíticos baseados na nuvem oferecem flexibilidade e escalabilidade, facilitando a escala e o acesso aos dados em diferentes sites. Eles tipicamente exigem conectividade estável e largura de banda suficiente, particularmente para casos de uso em tempo real ou intensivos em dados. Processar grandes volumes de dados inteiramente na nuvem também pode aumentar os custos de largura de banda e armazenamento. 

Na prática, arquiteturas híbridas são frequentemente a abordagem preferida. Os recursos analíticos na borda ativam a detecção e a resposta em tempo real diretamente no dispositivo, enquanto as soluções de servidor ou nuvem suportam analíticos mais avançadas em todos os sites. Juntos, eles fornecem uma arquitetura escalável e flexível que equilibra o desempenho, o custo e as necessidades operacionais. 

Condições ambientais e precisão

Mesmo os mais avançados sistemas analíticos com IA dependem da base certa. O desempenho é moldado por toda a solução — qualidade do sensor, tecnologia de imagem, sistema no chip (SoC) e colocação e configuração do dispositivo.

Acertar esses fundamentos desde o início permite que o sistema lide de forma mais confiável com condições desafiadoras, como cenas movimentadas, vibração e variações de ângulo, escala e visibilidade parcial. 

Em ambientes exigentes, sensores adicionais como radar ou LiDAR podem complementar os sistemas analíticos de vídeo, adicionando uma camada extra de robustez onde necessário.

Integração de sistemas e metadados

A detecção de objetos fornece valor total quando se conecta aos sistemas que atuam sobre os dados. Padrões abertos e metadados estruturados da cena facilitam a integração com o controle de acesso, sistemas de alarme e ferramentas de inteligência de negócios. Isso ativa detecções para disparar automaticamente a resposta correta.

Privacidade e uso responsável

Os analíticos que processam dados de vídeo e áudio — e, portanto, potencialmente dados pessoais — envolvem responsabilidades. O processamento na borda ajuda a limitar a transferência desnecessária de dados pessoais, enquanto a máscara de privacidade ajuda a atender às regulamentações locais. O objetivo é sempre ajudar a tomada de decisões humanas, não substituí-la.

Escalabilidade e flexibilidade a longo prazo

À medida que as necessidades se alterarem, sua solução de analíticos deve estar pronta para se adaptar. Arquiteturas escaláveis, opções de implantação flexíveis e suporte para futuras atualizações de software protegem seu investimento e facilitam a expansão à medida que sua operação cresce.

Tendências futuras na detecção de objetos e analíticos de vídeo inteligentes

A IA, a conectividade e a computação na borda estão impulsionando os dados analíticos de vídeo para além da detecção, em direção a sistemas que entendem, antecipam, integram e se adaptam. É por aí que as coisas estão indo.
  • Analíticos preditivos
    Os metadados agregados podem ser usados para identificar padrões ao longo do tempo, detectar anomalias mais cedo e sinalizar riscos antes que eles escalem. A mudança consiste em passar de reagir aos eventos para antecipar-se a eles.
  • Processamento mais eficiente
    Os avanços em potência computacional, hardware especializado e otimização de modelos significam que os sofisticados sistemas analíticos agora podem ser executados em uma maior variedade de dispositivos. Isso torna o monitoramento inteligente acessível em mais ambientes, não apenas em implantações grandes e com recursos suficientes.
  • Integração sistemas de Internet das Coisas
    Os dados analíticos estão cada vez mais integrados em várias fontes de dados e sensores, incluindo câmeras, sensores ambientais e acústicos. Correlacionar essas fontes proporciona uma maior consciência situacional e ativa respostas mais rápidas e informadas.
  • Privacidade e uso responsável 
    À medida que as capacidades se expandem, a implementação responsável se torna cada vez mais importante. Os sistemas futuros dependerão dos princípios de privacidade por design, incluindo anonimização, fluxos de trabalho baseados em metadados e compartilhamento limitado de dados. O processamento de dados na borda também pode ajudar a minimizar a exposição de informações pessoais e contribuir para a conformidade regulatória.
  • AV1 e streaming de vídeo eficiente
    Padrões modernos de codificação de vídeo, como AV1, reduzem significativamente os requisitos de largura de banda e armazenamento, mantendo a alta qualidade da imagem. Isso ativa a transmissão e o armazenamento de vídeo mais eficientes, facilitando a escalabilidade dos dados analíticos entre sites e sistemas sem aumentar os custos de infraestrutura.

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