Visão computacional no varejo: tendências e aplicações para 2024

Você sabe o que é visão computacional?

A visão computacional é um campo da Inteligência Artificial (IA) que foca no desenvolvimento de sistemas capazes de simular a percepção humana e interpretar, analisar e entender todo conteúdo visual (imagens e vídeos). 

Ela vem sendo aplicada em diversos setores, como indústria, financeiro, saúde e transporte. E é, inclusive, uma das tendências no varejo mais relevantes para 2024. 

No artigo de hoje, mostraremos onde a visão computacional está sendo aplicada no setor varejista e como sua empresa pode se preparar para usá-la ainda neste ano. Acompanhe!

Como a visão computacional funciona

A visão computacional funciona a partir da aplicação de algoritmos e técnicas de deep learning que permitem que os computadores extraiam informações significativas de dados visuais.

O processo se inicia na coleta de imagens e vídeos a partir de diferentes fontes e segue pelas etapas de:

• Restauração e otimização dos dados visuais;
• Segmentação (levantamento das características dos objetos);
• Extração de atributos ou características;
• Classificação e reconhecimento (para diferenciar os objetos identificados na imagem e agrupar os parâmetros conforme as regiões de pixels detectadas);
• Interpretação das informações. 

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Quais são as principais aplicações da tecnologia no varejo

A visão computacional é uma das tendências no varejo_, que pode ser aplicada de inúmeras formas, seja para melhorar os mecanismos de pesquisas por produtos até a contagem automática de itens no estoque. 

Abaixo, veja mais detalhes sobre essas e outras aplicações:

Pesquisas por produtos

A partir de um sistema com visão computacional, os clientes têm a possibilidade de pesquisar produtos das lojas usando apenas imagens. Os algoritmos de IA analisam o histórico dessas pesquisas, contribuindo para os varejistas:

• Identificarem dados demográficos, emoções e comportamentos dos clientes;
• Usarem essas informações para fornecer recomendações de novos itens ou aprimorar a experiência de compra. 

Análise de fluxo de clientes

Câmeras de segurança coletam imagens e vídeos para analisar o fluxo de clientes dentro de uma loja em tempo real. 

Isso proporciona às empresas indicadores de desempenho instantâneos sobre a performance das vendas, por exemplo, além de entregar informações que ajudam na compreensão e no melhoramento da dinâmica do ambiente.

Monitoramento de prateleiras e estoque

Sistemas podem ser usados para identificar os produtos que estão fora de estoque, sinalizar itens mal posicionados nas prateleiras e até mesmo alertar as equipes sobre a falta de mercadoria em uma ou mais lojas. 

Essas informações podem ser aplicadas para:

• Otimizar a gestão de estoque;
• Assegurar a disponibilidade de produtos;
• Melhorar a experiência de compra.  

Segurança e prevenção de perdas

Sistemas de vigilância são capazes de detectar atividades suspeitas e comportamentos duvidosos, o que ajuda as empresas a se anteciparem e atuarem mais rapidamente para impedir situações de roubos e fraudes. 

Personalização da experiência do cliente

As lojas também podem usar sistemas com visão computacional para reconhecer o rosto de clientes já cadastrados na sua base, e assim:

• Entregar hiperpersonalização;
• Apresentar ofertas exclusivas; 
• Permitir pagamentos via reconhecimento facial. 

Contagem automática de estoque

A visão computacional também pode ser aplicada no varejo para a contagem automática de itens em estoque, impedindo que as empresas lidem com a falta de produtos e, consequentemente, insatisfação dos clientes.

Como aplicar a visão computacional na prática

Antes de aplicar a tecnologia na empresa, precisamos lembrar que a visão computacional requer um grande volume de dados visuais. Se ela não tiver acesso a esses dados, não conseguirá treinar seus sistemas para identificar padrões e reconhecer características em objetos.

Depois, é importante ter em mente que os sistemas e máquinas precisam ser treinados para reconhecer os padrões nos dados e, para isso, existem duas tecnologias indispensáveis: Machine Learning (ML) e CNN (rede neural convolucional).

• Machine Learning será responsável por treinar as máquinas e fazer com que elas aprendam a reconhecer as imagens sozinhas, sem intervenção humana, a partir de algoritmos de ML;
• CNN será encarregada de ajudar os modelos de Machine Learning a avaliarem o que está sendo “visto” e a reconhecer as imagens de forma semelhante aos humanos.

Dito isso, precisamos lembrar também do papel que as ferramentas para governança dos dados exercem no processo. Essas soluções são necessárias para coletar, organizar, limpar, classificar e segmentar os dados visuais que serão usados para o treinamento dos sistemas.

Assim, considerando todas as informações, chegamos ao seguinte passo a passo para aplicar a visão computacional:

1. Use uma plataforma de Inteligência Artificial e Analytics para carregar, preparar, gerenciar e visualizar todos os dados;
2. Treine as máquinas a partir de algoritmos de Machine Learning e tecnologia de rede neural convencional para que possam reconhecer padrões e características em objetos;
3. Verifique se os sistemas realmente aprenderam a interpretar, analisar e entender as imagens e os vídeos, aplicando testes e auditorias;
4. Alimente a base de dados continuamente para que os algoritmos continuem aprendendo com novos dados visuais.

Contar com as soluções e parceiros adequados é fundamental para superar desafios!

A visão computacional representa um avanço significativo na era da inteligência artificial, capacitando empresas a entender e interpretar informações de maneira eficaz.

Com uma taxa de crescimento esperada de 57% até 2025, de acordo com o IDC, a visão computacional é essencial para empresas que desejam uma vantagem competitiva significativa.

Com foco em inteligência aplicada aos negócios, o Smart Vision da Engineering Brasil utiliza algoritmos de ponta para compreender e interpretar imagens e vídeos, fornecendo informações valiosas para decisões estratégicas e aprimoramento de processos.

Com a solução é possível: 

• Conectar dados de diferentes fontes;
• Pipeline de dados para o gerenciamento da coleta à análise;
• Implementação de algoritmos de machine learning para análise avançada;
• Processamento de dados de forma que fiquem limpos e organizados;
• Visualização de dados para uma visão clara e intuitiva dos insights obtidos.

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