Sumário
A passagem de ano é um momento que nos convida à reflexão. Enquanto fazemos planos para o período que está por vir, relembramos os acontecimentos, desafios e conquistas do ano anterior, extraindo deles percepções valiosas que irão pautar nossas decisões futuras.
Por isso, apresentamos a você a retrospectiva dos 10 posts mais lidos no blog da dtLabs em 2025. Esta lista é um espelho da diversidade e da relevância dos temas que pautam a evolução da Inteligência Artificial e da Visão Computacional no Brasil e no mundo.
Neste compilado, você encontrará desde os aprofundamentos mais técnicos, como as complexidades do Rastreamento Multiobjeto com Múltiplas Câmeras (MCMOT) e os fundamentos do SLAM, até artigos focados diretamente na realidade do mercado, como o estudo de caso da MRS Logística e a aplicação de Visão Computacional na segurança do trabalho.
Venha conosco revisitar, ou descobrir, os temas que mais engajaram nossa comunidade ao longo do ano.
Este artigo explica o funcionamento técnico do ALPR (Automated License Plate Reading, Leitura Automática de Placas Veiculares), que utiliza câmeras e OCR (Optical Character Recognition, Reconhecimento Óptico de Caracteres) para converter imagens de placas em dados digitais.
O texto destaca como a evolução da Inteligência Artificial permitiu que esses sistemas operem com alta precisão mesmo em condições adversas, como veículos em alta velocidade ou ambientes com baixa luminosidade.
As aplicações abrangem desde o monitoramento de tráfego e gestão de estacionamentos até a segurança pública, facilitando a identificação de veículos roubados ou irregulares. É uma ferramenta indispensável para o conceito de cidades inteligentes.
Artigo disponível apenas em inglês.
Este post técnico aborda o desafio da anotação de dados 3D, um processo tradicionalmente lento e custoso. A solução apresentada utiliza a técnica de Structure-from-Motion (SfM) para estimar estruturas 3D a partir de sequências de imagens 2D.
Ao adotar um fluxo semiautomático, a tecnologia permite que o sistema gere pré-anotações precisas, exigindo apenas uma revisão humana final. O texto ressalta como essa abordagem acelera drasticamente o treinamento de algoritmos para robótica e veículos autônomos, otimizando o ciclo de desenvolvimento de projetos complexos de IA.
Neste artigo, apresentamos o AIOS como uma plataforma robusta projetada para gerenciar o ciclo de vida completo de soluções de visão computacional. O foco recai sobre a capacidade de integrar diferentes modelos de IA e hardware de forma simplificada, permitindo que indústrias monitorem processos em tempo real com eficiência.
Entre os benefícios discutidos estão a redução de falhas operacionais, otimização de recursos e a facilidade de implementação de “Edge AI” (IA de borda), evidenciando como o AIOS pode atuar como a espinha dorsal tecnológica para empresas que buscam a transformação digital e a Indústria 4.0.
Focado em saúde e segurança do trabalho (SST), este texto explora como a visão computacional atua como uma camada extra de proteção para seus colaboradores. Esta tecnologia pode detectar automaticamente a ausência de EPIs (Equipamentos de Proteção Individual), identificar quedas de funcionários ou monitorar o acesso a áreas de risco.
Além de emitir alertas imediatos para prevenir fatalidades, a tecnologia gera dados estatísticos que auxiliam os gestores a identificar padrões de comportamento inseguro, permitindo treinamentos mais direcionados e uma cultura de prevenção baseada em dados reais.
Este estudo de caso detalha a parceria estratégica entre a MRS Logística e a dtLabs. O projeto foca no uso de câmeras inteligentes e sensores para monitorar ativos ferroviários e otimizar processos de manutenção e segurança.
A solução implementada oferece mais visibilidade sobre o processo de carregamento de vagões, reduzindo o tempo de inatividade e aumentando a segurança operacional. O texto destaca como a inovação tecnológica no setor logístico é crucial para a competitividade, demonstrando resultados práticos em termos de eficiência e redução de custos operacionais.
Neste post apresentamos a AIBox, componente crucial de nossa plataforma AIOS. Trata-se de um dispositivo compacto que coloca o processamento de IA próximo ao local onde os dados são gerados. A principal vantagem desta abordagem é a baixa latência e a economia de largura de banda, já que as imagens não precisam ser enviadas para a nuvem para serem processadas.
O texto explica como essa tecnologia pode ser aplicada para monitorar linhas de produção, contar objetos e analisar fluxos de pessoas de forma instantânea, entre muitos outros usos, sendo uma solução versátil para empresas que precisam de inteligência rápida sem depender de conectividade constante.
O conteúdo aborda a transição de métodos manuais de medição para sistemas automáticos baseados em sensores 3D e câmeras. A “Volumetria Inteligente” permite calcular com precisão o volume de estoques (como grãos ou minérios) e a ocupação de carga em caminhões e trens.
O artigo enfatiza a eliminação do erro humano, a agilidade na coleta de dados e a melhora no planejamento logístico. Com dados precisos em tempo real, as empresas podem evitar sobrecarga em veículos e otimizar o uso de espaços físicos, refletindo diretamente na rentabilidade do negócio.
Este resumo explica as etapas por trás do reconhecimento facial: desde a detecção da face em uma imagem até a criação de um “mapa facial” único para comparação em bancos de dados. O artigo desmistifica a tecnologia, abordando tanto a segurança (controle de acesso e prevenção de fraudes) quanto a conveniência (check-ins automáticos e personalização de serviços).
Também são mencionadas questões éticas e a importância da proteção de dados, equilibrando o potencial tecnológico com a necessidade de privacidade e conformidade com regulamentações vigentes.
Este guia apresenta o SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) como a solução para o “problema do ovo e da galinha” na robótica, permitindo que dispositivos construam um mapa de um ambiente desconhecido enquanto simultaneamente rastreiam sua própria localização dentro dele.
O artigo detalha os componentes essenciais de um sistema SLAM, incluindo sensores como LiDAR e câmeras, e as estruturas matemáticas necessárias para o processamento em tempo real. Ele fornece uma comparação detalhada de algoritmos SLAM populares, como Cartographer, LIO-SLAM e ORB-SLAM3, ajudando os leitores a entender quais ferramentas são mais adequadas para ambientes específicos.
Além da robótica, o conteúdo explora diversas aplicações em realidade aumentada (RA), inspeção industrial e veículos autônomos, oferecendo uma compreensão fundamental de como o SLAM democratiza o acesso à automação avançada ao eliminar a necessidade de infraestrutura pré-existente como o GPS.
Artigo disponível apenas em inglês
Este artigo se aprofunda nas complexidades do Rastreamento Multiobjeto com Múltiplas Câmeras (Multi-Camera, Multi-Object Tracking. MCMOT), explicando como ele supera as limitações das configurações de câmera única. O conteúdo descreve as etapas fundamentais do processo, incluindo detecção de objetos, extração de recursos (feature extraction) e a etapa crítica de associação de dados em diferentes perspectivas.
Ele destaca duas metodologias principais: a abordagem geométrica, que utiliza matrizes de homografia para vistas sobrepostas, e a abordagem baseada em aprendizado profundo (deep learning), que emprega modelos de reidentificação (Re-ID) para rastrear objetos em áreas não sobrepostas.
Ao abordar desafios como oclusão e condições de iluminação variadas, o artigo ilustra como o MCMOT é vital para aplicações como monitoramento de multidões, gerenciamento de tráfego e análise de varejo. Ele serve como um guia informativo para aqueles que buscam implementar ferramentas robustas de vigilância e eficiência operacional por meio da visão computacional moderna.
Conclusão
Essa variedade vista acima é a essência do nosso blog. Publicados quinzenalmente, em português e inglês, todos os nossos artigos são cuidadosamente elaborados e escritos com a colaboração de especialistas, garantindo conteúdo de alta qualidade, relevante e estratégico para sua jornada de transformação digital.
Esperamos contar com sua companhia em 2026 nesta jornada pelo fascinante universo da inteligência artificial e visão computacional.
