Em um cenário onde a eficiência, a segurança e a redução de custos são prioridades absolutas, a tecnologia tem se mostrado a principal aliada dos gestores de frota. Uma das inovações mais promissoras nesse sentido é o machine vision.
Esse conceito que já revoluciona setores como a indústria automotiva, manufatura e, mais recentemente, a gestão de frotas.
No entanto, ainda existem algumas dúvidas. O que exatamente é essa tecnologia? Como ela funciona? E, principalmente, o que ela pode fazer pelo seu negócio?
Por isso, preparamos este artigo para abordar melhor esse assunto e como você pode aplicar na sua frota para gerar resultados concretos. Siga com a gente e boa leitura!
O que é Machine Vision?
Antes de tudo, vale entender o que significa o termo “machine vision”.
Sua tradução do inglês significa “visão de máquina”. Pois, ele se refere à capacidade de sistemas automatizados capturarem, processarem e interpretarem imagens do mundo real com a ajuda de câmeras e algoritmos inteligentes.
Na prática, o machine vision funciona como um “olhar artificial”. Imagine que ele tem uma espécie de visão computacional, sendo capaz de analisar o ambiente ao redor de um veículo em tempo real.
Com essa análise, o sistema é capaz de identificar comportamentos de risco, detectar obstáculos, ler placas, avaliar condições da pista e até monitorar o comportamento do motorista. Dessa forma, trata-se de um passo além da simples telemetria.
Enquanto os sensores convencionais captam dados como velocidade, frenagem e localização, o machine vision observa visualmente o que está acontecendo e transforma imagens em dados acionáveis para a gestão.
Como funciona o conceito de Machine Visual?
A lógica do machine vision é composta por um conjunto de etapas e tecnologias que trabalham de forma integrada. Veja abaixo como esse processo acontece:
- Captura de imagens: Câmeras posicionadas estrategicamente no veículo coletam imagens e vídeos do ambiente interno (como a cabine) e externo (estradas, sinalizações, outros veículos etc.).
- Processamento: As imagens captadas são processadas em tempo real por softwares com algoritmos de visão computacional.
- Reconhecimento e interpretação: O sistema reconhece padrões visuais (como pedestres, placas, freadas bruscas ou distrações do motorista).
- Análise e decisão: A tecnologia cruza os dados visuais com outros parâmetros (como velocidade e tempo de direção), gerando alertas e relatórios úteis para o gestor.
- Armazenamento e integração: Os dados são armazenados em nuvem e integrados a outras ferramentas de gestão, como CRMs, ERPs ou sistemas de telemetria.
As principais tecnologias de Machine Vision
Para que o machine vision funcione de forma eficiente, diversas tecnologias avançadas são utilizadas em conjunto. Com isso em mente, vem conferir os principais pilares dessa inovação que já está mudando o jeito de gerir frotas.
TensorFlow e Keras para aprendizado de máquina
TensorFlow e Keras são frameworks (plataformas de desenvolvimento) de código aberto criados para facilitar a construção de redes neurais e algoritmos de inteligência artificial. Eles são essenciais para que o sistema “aprenda” com os dados visuais e consiga tomar decisões cada vez mais assertivas.
Com essas ferramentas, é possível treinar modelos que reconhecem, por exemplo:
- Sinais de cansaço no motorista (como bocejos ou olhos fechando);
- Aproximação perigosa de outros veículos;
- Leitura de placas de velocidade ou trânsito.
Na prática, quanto mais imagens são processadas, mais o sistema aprende e melhor ele fica.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library)
O OpenCV é uma biblioteca open source (gratuita e de código aberto) bastante usada no desenvolvimento de aplicações de visão computacional. Com isso, ele fornece funções essenciais como detecção de movimento, reconhecimento facial, identificação de objetos e correção de distorções nas imagens.
No contexto da gestão de frotas, o OpenCV ajuda a implementar funcionalidades como:
- Monitoramento do uso do cinto de segurança;
- Verificação da atenção do motorista;
- Identificação de obstáculos na estrada.
Trata-se de uma tecnologia que viabiliza a análise em tempo real com alto grau de precisão.
Ferramentas de desenvolvimento e integração
Além dos frameworks de IA e das bibliotecas visuais, o machine vision também depende de um ecossistema de ferramentas que conectam os dados às plataformas de gestão da frota.
Essas ferramentas incluem:
- APIs para integração com ERPs e CRMs;
- Dashboards de visualização dos dados coletados;
- Softwares que permitem configurações customizadas dos alertas e relatórios;
- Plataformas que possibilitam automações, como geração de ordens de serviço em caso de falhas detectadas.
Ou seja, o machine vision não trabalha isolado: ele atua como parte de um sistema mais amplo, que automatiza e agiliza a tomada de decisões.
Sistemas de câmera e sensores de bordo
Por fim, nada disso seria possível sem o hardware certo. Os sistemas de câmera veiculares e sensores de bordo são o “olho” do machine vision.
Aliás, eles são instalados em locais estratégicos, como painel e retrovisores internos (para análise do motorista) e até no para-choque, teto ou capô (para análise do ambiente externo).
Esses dispositivos capturam imagens em alta resolução, com amplo campo de visão e capacidade de operar em diversas condições de luz e clima. Também podem ser combinados com sensores de proximidade, infravermelho e GPS, enriquecendo a análise visual com dados complementares.
Como o Machine Vision pode impactar a gestão de frotas?
Agora que você entendeu o que é machine vision e como ele funciona, confira como essa tecnologia pode ser aplicada, de forma prática, na gestão de frotas.
Monitoramento em tempo real com visão computacional
Com o machine vision, você não depende apenas de dados estatísticos, pois a tecnologia permite o monitoramento visual em tempo real dos veículos e motoristas.
Com isso, você pode ver o que está acontecendo dentro e fora do veículo, enquanto ele está em movimento, como também receber alertas instantâneos em caso de comportamentos perigosos, como uso do celular ao volante ou mudança brusca de faixa.
Assim, é possível acompanhar a jornada dos motoristas com evidências visuais e ter ações imediatas para evitar acidentes antes que eles aconteçam.
Redução de acidentes e melhoria na segurança
A visão computacional atua como um copiloto eletrônico, identificando situações de risco que passam muitas vezes despercebidas.
Por exemplo, sonolência ao volante, uso incorreto de equipamentos de proteção, ultrapassagens perigosas, veículos ou pedestres fora do campo de visão do motorista, e muito mais.
Com alertas em tempo real e relatórios detalhados, o gestor consegue agir preventivamente, aplicar treinamentos corretivos e melhorar a cultura de segurança na empresa.
Manutenção preditiva mais precisa com IA
Com as imagens processadas e integradas a sistemas inteligentes, o machine vision também contribui para uma manutenção mais precisa.
Imagine detectar desgaste de pneus observável por imagem, fumaça excessiva indicando falha no motor, vazamentos visíveis e até iluminação queimada ou lanternas quebradas?
Com esses dados visuais, você pode antecipar falhas e agendar manutenções antes que elas se tornem caras e perigosas.
Dados visuais estratégicos
O grande diferencial do machine vision em relação a outras tecnologias é sua capacidade de transformar imagens em inteligência.
Esses dados visuais podem ser utilizados para avaliar o comportamento dos motoristas em auditorias, criar planos de melhoria contínua com base em evidências concretas, validar sinistros e contestar multas com imagens. Dessa forma, você melhora a performance da frota com indicadores visuais
E, claro, deixa de tomar decisões com base apenas em relatórios numéricos e passa a contar com uma visão mais completa da operação.
Se você quer entender como aplicar o machine vision na sua frota e conhecer as soluções mais avançadas do mercado, então entre em contato com a Infleet. Nossa equipe está pronta para ajudar você a dar o próximo passo na gestão inteligente de frotas.
FAQ Infleet – Machine Vision
Por ser uma tecnologia relativamente nova no setor de transporte, é natural surgirem dúvidas. A seguir, respondemos às principais questões sobre esse tema.
Quais comportamentos o Machine Vision consegue identificar?
O sistema de machine vision é capaz de detectar uma ampla variedade de comportamentos que impactam diretamente a segurança e a eficiência da operação. Entre eles:
- Uso de celular ao volante;
- Fadiga ou sonolência do motorista;
- Distração (olhar fora da pista);
- Falta de cinto de segurança;
- Distância insegura do veículo à frente;
- Frenagens bruscas;
- Paradas não programadas.
Com essas informações, os dados passam por meio de análise de vídeo e interpretadas automaticamente pelo sistema.
Machine Vision funciona junto com telemetria?
Sim, e essa integração é um dos grandes diferenciais da tecnologia. O machine vision funciona de forma complementar à telemetria veicular.
Enquanto a telemetria fornece dados como velocidade, aceleração, rotas, consumo de combustível, entre outros. O machine vision entrega o contexto visual desses eventos, como o motivo que houve uma freada brusca, o que o motorista estava fazendo no momento de uma infração e até as condições da pista durante um desvio de rota.
Essa combinação oferece uma análise muito mais detalhada para o gestor de frotas.
Machine Vision funciona offline ou depende de conexão constante?
O sistema pode operar de forma híbrida. Já que a captura de imagens e parte do processamento podem acontecer localmente, mesmo sem internet. Isso garante que nenhum dado visual importante se perca durante a jornada do veículo.
Quando há conexão, os dados são enviados para a nuvem, onde são analisados em maior profundidade e integrados aos sistemas de gestão. Isso significa que o machine vision continua funcionando mesmo em áreas remotas ou com sinal instável, mantendo a integridade das informações.
Mikaele Tavares
Atua na equipe de Marketing da Infleet desde 2022, com foco em conteúdo estratégico voltado para mobilidade, tecnologia e gestão de frotas. É responsável pela produção dos artigos do blog, roteiros do podcast e conteúdos das redes sociais. Acredita no poder do conteúdo como ferramenta para informar, educar e impulsionar resultados na operação.
