Processamento de imagem aplicado a ativos críticos: tipos, aplicações e benefícios
Processamento de imagem é um termo amplo. Às vezes ele se refere a ajustes simples para melhorar a qualidade de uma captura. Em outras situações, já envolve análises que entregam algo pronto para a rotina, como um alerta, um indicador ou um histórico que dá contexto para decisões.
Dentro do contexto de operações tecnológicas, o uso costuma ser bem objetivo. A imagem serve como insumo para uma tomada de decisão informada. Exemplos destes usos incluem: localizar e registrar ocorrências para ganhar escala, organizar achados em categorias com evidência, acompanhar mudanças ao longo do tempo para apoiar planejamento e, quando necessário, priorizar intervenções baseados em critérios claros.
Veja como essas aplicações se encaixam na prática e o que cada uma entrega para a operação!
1. Processamento de imagens para detectar e gerar alerta ou mapa de ocorrência
Neste uso, o processamento de imagem foca em reconhecer e registrar ocorrências com consistência, criando uma base objetiva para o restante do fluxo. A saída pode aparecer como alerta, com evidência e contexto suficientes para triagem e resposta, ou como mapa de ocorrência, com pontos e áreas marcadas para priorização por trecho. Em ambos os casos, a detecção costuma vir antes do diagnóstico, porque organiza a fila de análise.
Para a detecção funcionar bem em campo, é preciso lidar com variações de captura e com o critério de ocorrência. Iluminação, sombras, poeira, chuva, ângulo e distância mudam a leitura do que o sistema reconhece. A estabilidade costuma vir da combinação entre preparo da imagem, foco em regiões relevantes e regras de disparo alinhadas ao processo, como exigir persistência do evento em vídeo e agrupar ocorrências próximas em mapeamentos.
Monitoramento da fauna próxima à faixa de rede
O Conexão Silvestre, projeto de PD&I 382-0169/2024, realizado pela Concert Lab em parceria com a Light e o Instituto Vida Livre é um exemplo. A iniciativa usa visão computacional para reconhecer espécies e comportamentos de risco nas proximidades dos ativos e transformar esse reconhecimento em registro georreferenciado, com evidência para análise. Com isso, a operação pode receber tanto alertas de ocorrência, quando o objetivo é resposta rápida, quanto mapas de hotspots por trecho, quando a decisão depende de visão territorial e priorização de campo.
2. Processamento para classificar e qualificar severidade com evidência
Aqui, o processamento de imagem deixa de responder apenas onde está a ocorrência e passa a responder o que ela representa para a operação. A classificação organiza o achado em categorias e atributos padronizados e, quando necessário, associa um nível de severidade que já conversa com a ação seguinte. Isso reduz ambiguidades na leitura técnica, evita descrições diferentes para o mesmo caso e facilita a passagem entre inspeção, engenharia e execução, porque a evidência chega estruturada.
É preciso definir classes e limites com linguagem operacional, separando o que é leve, o que exige ida a campo e o que pede intervenção. A imagem sustenta esse critério com consistência, com marcação do alvo e exemplos que representem variações reais. Quando existem dados complementares, como histórico e dados ambientais, o contexto melhora e a severidade fica mais estável.
Monitoramento de aquicultura
No YaraTracker, que está sendo desenvolvido para atender à demanda da Embrapa Territorial por monitoramento em larga escala, esse uso aparece na proposta de classificação de corpos d’água em imagens de satélite. Após a etapa inicial de detecção, a iniciativa prevê a possibilidade de diferenciar tanques de piscicultura, açudes, lagoas naturais e reservatórios artificiais. Essa tipologia tende a qualificar melhor a leitura do território, porque cada tipo de corpo d’água tem dinâmica, uso e risco distintos.
A entrega esperada é um mapa temático consultável, com evidência e atributos que possam servir de base para análises e alertas em etapas posteriores, especialmente em áreas rurais e regiões semiáridas com baixa cobertura de sensores tradicionais. foge do esperado, com foco em áreas rurais e regiões semiáridas com baixa cobertura de sensores tradicionais.
3. Processamento para medir e acompanhar mudanças ao longo do tempo
O acompanhamento temporal ganha relevância quando a operação precisa comparar períodos, identificar reincidência e entender a evolução de um risco, em vez de analisar apenas uma campanha isolada. Nesse contexto, o processamento de imagem organiza o histórico em métricas e indicadores comparáveis, o que permite observar mudanças com mais clareza e sustentar priorização e planejamento com base em tendência, e não apenas em registros pontuais.
A qualidade dessa análise depende da consistência entre as campanhas. Datação confiável, georreferência quando aplicável, padronização de captura e critérios estáveis de detecção e classificação influenciam diretamente o resultado. Quando esses elementos variam demais, pequenas diferenças podem parecer mudanças reais, enquanto alterações importantes passam despercebidas. Variáveis externas, como sazonalidade e clima, também ajudam a interpretar variações com mais precisão.
Monitoramento de vegetação ao longo do tempo
No VERA (Vegetation Recognition Action), esse uso aparece na gestão de vegetação próxima à rede, com atualização dinâmica e acompanhamento por árvore. O Processamento de imagens apoia a indicação de vegetação em áreas de risco e a estimativa de parâmetros relevantes para o manejo, enquanto o histórico das análises amplia a leitura de reincidência e evolução por trecho.
Organização de calendário de podas e despacho de ordens de serviço por prioridade também passam a contar com esse histórico como referência, o que aproxima o uso de imagem de uma rotina de planejamento e manutenção, e não apenas de inspeções pontuais.
Como citamos, processamento de imagem é um termo muito abrangente. Por isso, suas soluções podem ser adaptadas para diferentes usos e contexto, tal qual os exemplos citados, podendo ser expandido para muitos outros. A mesma base tecnológica de processamento de imagem pode atender objetivos distintos conforme o contexto operacional, o tipo de ativo e a forma como a decisão acontece na rotina.
Viu uma possibilidade de uso de processamento de imagem na sua operação durante a leitura desse artigo? Fale com um especialista!
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