{"id":2148,"date":"2025-12-11T16:17:26","date_gmt":"2025-12-11T19:17:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/?p=2148"},"modified":"2025-12-12T10:56:19","modified_gmt":"2025-12-12T13:56:19","slug":"wegvision-ai-visao-computacional-para-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wegvision-ai-visao-computacional-para-industria\/","title":{"rendered":"Vis\u00e3o computacional com IA na ind\u00fastria: tudo sobre o WEGvision.AI 2.0"},"content":{"rendered":"<p>Descubra como o WEGvision.AI usa vis\u00e3o computacional com IA para transformar v\u00eddeos em decis\u00f5es inteligentes \u2014 da f\u00e1brica ao varejo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1025\" height=\"480\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2174\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision.ai-2.0-1025-x-480-px-1.png\" alt=\"wegvision.ai 2.0\" \/><\/p>\n<p>O <a href=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wegvision-ai-analise-inteligente-imagens\/\">WEGvision.AI<\/a> nasceu com a proposta de transformar c\u00e2meras comuns em fontes de dados operacionais, levando <strong>vis\u00e3o computacional com IA<\/strong> para dentro dos processos industriais de forma simples, acess\u00edvel e cont\u00ednua.<\/p>\n<p>Na primeira vers\u00e3o, o produto mostrou como a an\u00e1lise inteligente de imagens pode revelar padr\u00f5es, apontar desvios e oferecer informa\u00e7\u00f5es valiosas para aumentar produtividade, seguran\u00e7a e efici\u00eancia, tudo isso sem alterar a infraestrutura j\u00e1 existente.<\/p>\n<p>Agora, com o <strong>WEGvision.AI 2.0<\/strong>, damos um passo al\u00e9m. A nova vers\u00e3o mant\u00e9m a ess\u00eancia: simplificar o uso de vis\u00e3o computacional na ind\u00fastria e entregar insights acion\u00e1veis de maneira \u00e1gil. Mas ela expande significativamente a capacidade de gera\u00e7\u00e3o de dados, com novas ferramentas capazes de gerar indicadores mais ricos, relacionar objetos entre si e descrever eventos complexos com maior profundidade.<\/p>\n<hr style=\"border: none; height: 1px; background-color: #d9d9d9; margin: 40px 0;\" \/>\n<h2 style=\"font-size: 32px; font-weight: bold; color: #0d273e;\">Desafios da primeira vers\u00e3o<\/h2>\n<p>Na primeira vers\u00e3o do WEGvision.AI, o foco estava em extrair informa\u00e7\u00f5es relevantes a partir das c\u00e2meras, mas sem a capacidade de detectar objetos individualmente dentro da cena. Essa aus\u00eancia de detec\u00e7\u00e3o de objetos trazia duas limita\u00e7\u00f5es principais:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Falta de granularidade nas an\u00e1lises<\/strong><br \/>\nComo n\u00e3o era poss\u00edvel identificar e isolar cada objeto, o sistema n\u00e3o conseguia calcular m\u00e9tricas relacionadas a intera\u00e7\u00f5es, deslocamentos ou presen\u00e7a individual.<\/li>\n<li><strong>Dificuldade com objetos em movimento<\/strong><br \/>\nEm ambientes din\u00e2micos, como linhas de produ\u00e7\u00e3o, fluxos log\u00edsticos ou \u00e1reas com circula\u00e7\u00e3o constante, o comportamento dos elementos variava rapidamente. Sem detec\u00e7\u00e3o de objetos, o produto n\u00e3o conseguia acompanhar mudan\u00e7as na cena fora de uma regi\u00e3o em espec\u00edfico, o que tornava algumas an\u00e1lises imprecisas ou invi\u00e1veis. Situa\u00e7\u00f5es em que seria importante medir tempo de perman\u00eancia, deslocamento, proximidade ou at\u00e9 mesmo simples contagem se tornavam um desafio.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Essas limita\u00e7\u00f5es eram especialmente sentidas em cen\u00e1rios como:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Identifica\u00e7\u00e3o de intera\u00e7\u00f5es entre operador e m\u00e1quina (ex.: operador se aproximando de ponte rolante).<\/strong><\/li>\n<li><strong>Identifica\u00e7\u00e3o de ac\u00famulo ou bloqueio de produtos em linhas automatizadas (ex.: tempo em que um determinado material est\u00e1 em espera).<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Com o crescimento da base de usu\u00e1rios e o uso em ambientes cada vez mais din\u00e2micos, ficou claro que o sistema precisava evoluir para compreender a cena com maior riqueza e acompanhar objetos de forma individual.<\/p>\n<hr style=\"border: none; height: 1px; background-color: #d9d9d9; margin: 40px 0;\" \/>\n<h2 style=\"font-size: 32px; font-weight: bold; color: #0d273e;\">Novidades do WEGvision.AI 2.0<\/h2>\n<p>Com o lan\u00e7amento do WEGvision.AI 2.0, introduzimos uma das funcionalidades mais esperadas pelos usu\u00e1rios: <strong>a detec\u00e7\u00e3o de objetos diretamente na cena<\/strong>. Essa evolu\u00e7\u00e3o representa n\u00e3o apenas um novo recurso, mas uma mudan\u00e7a fundamental na forma como o produto entende e interpreta o ambiente monitorado.<\/p>\n<p>A partir da detec\u00e7\u00e3o de objetos, o sistema deixa de enxergar a cena de maneira global para reconhecer, acompanhar e analisar <strong>cada elemento individualmente, <\/strong>seja uma pe\u00e7a em movimento na linha de produ\u00e7\u00e3o, um item sendo transportado, um operador em deslocamento ou qualquer outro objeto relevante ao processo.<\/p>\n<p>Essa capacidade abre portas para uma nova gera\u00e7\u00e3o de an\u00e1lises, permitindo medir n\u00e3o apenas <em>o que est\u00e1 acontecendo<\/em>, mas <em>como<\/em> e <em>entre quem est\u00e1 acontecendo<\/em>. Agora, o WEGvision.AI \u00e9 capaz de:<\/p>\n<ul>\n<li>Identificar objetos de diferentes classes dentro do mesmo quadro.<\/li>\n<li>Detectar aproxima\u00e7\u00f5es, cruzamentos de rota e intera\u00e7\u00f5es entre elementos.<\/li>\n<li>Calcular m\u00e9tricas espaciais e temporais derivadas da posi\u00e7\u00e3o e do movimento.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Com isso, o sistema passa a gerar dados antes imposs\u00edveis na v1, como:<\/p>\n<ul>\n<li>Sobreposi\u00e7\u00e3o de \u00e1rea entre objetos ou entre um objeto e uma regi\u00e3o definida pelo usu\u00e1rio.<\/li>\n<li>Tempo de intera\u00e7\u00e3o entre dois elementos.<\/li>\n<li>Contagem de objetos na cena.<\/li>\n<\/ul>\n<p>No pr\u00f3ximo t\u00f3pico, veremos como essa detec\u00e7\u00e3o se encaixa no fluxo de uso: desde o treinamento do modelo at\u00e9 a configura\u00e7\u00e3o das regras e indicadores dentro do dashboard.<\/p>\n<hr style=\"border: none; height: 1px; background-color: #d9d9d9; margin: 40px 0;\" \/>\n<h2 style=\"font-size: 32px; font-weight: bold; color: #0d273e;\">Como aplicar vis\u00e3o computacional com IA na ind\u00fastria<\/h2>\n<p>Para ilustrar o fluxo completo do WEGvision.AI 2.0, considere uma aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica: <strong>presen\u00e7a de operador em zona de risco da ponte rolante.<\/strong><\/p>\n<h3><strong>1- Captura das imagens<\/strong><\/h3>\n<p>O primeiro passo para colocar essa aplica\u00e7\u00e3o em funcionamento \u00e9 capturar imagens representativas do cen\u00e1rio real. No WEGvision.AI, essa etapa \u00e9 feita de forma nativa, utilizando o pr\u00f3prio recurso integrado de captura do sistema. Assim, as imagens s\u00e3o registradas diretamente das c\u00e2meras configuradas, mantendo a fidelidade da ilumina\u00e7\u00e3o, posi\u00e7\u00e3o e din\u00e2mica do ambiente onde o modelo ser\u00e1 aplicado.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2153\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-dashboard-visao-computacional-ponte-rolante_1.png\" alt=\"Dashboard do WEGvision.AI mostrando detec\u00e7\u00e3o de objetos e sobreposi\u00e7\u00e3o de \u00e1rea em ponte rolante\" width=\"1076\" height=\"605\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEGvision.AI com vis\u00e3o computacional aplicada \u00e0 ponte rolante, exibindo m\u00e9tricas e ferramentas de an\u00e1lise.<\/em><\/p>\n<h3><strong>2- Treinamento do modelo no WEG Training HUB<\/strong><\/h3>\n<p>Com o conjunto de imagens em m\u00e3os, partimos para uma das etapas mais importantes para o processo: o treinamento do modelo no <strong>WEG Training HUB<\/strong>. \u00c9 nessa plataforma que toda a intelig\u00eancia do sistema come\u00e7a a tomar forma, desde a anota\u00e7\u00e3o das imagens, defini\u00e7\u00e3o das classes, treino do modelo e a gera\u00e7\u00e3o do modelo final compat\u00edvel com o <strong>WEGvision.AI.<\/strong><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2154\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/weg-training-hub-configuracao-treinamento-visao-computacional_2.png\" alt=\"Dataset de imagens no WEG Training HUB para treinamento de modelos de vis\u00e3o computacional\" width=\"1107\" height=\"622\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Dataset carregado no WEG Training HUB para treinar modelos de vis\u00e3o computacional<\/em><\/p>\n<p>O <strong>WEG Training HUB<\/strong> \u00e9 a ferramenta oficial da WEG para treinar modelos de vis\u00e3o computacional utilizados nas solu\u00e7\u00f5es MVISIA EDGE e o WEGvision.AI. Ele oferece um fluxo simples e organizado para duas tarefas principais:<\/p>\n<p>\u2022 <strong>Classifica\u00e7\u00e3o:<\/strong>\u00a0 ideal para identificar se uma imagem (ou parte dela) pertence a uma categoria espec\u00edfica (por exemplo: aprovado\/reprovado, presen\u00e7a\/aus\u00eancia).<br \/>\n\u2022 <strong>Detec\u00e7\u00e3o de Objetos:<\/strong> utilizada neste caso para o WEGvision.AI, permitindo localizar cada item relevante dentro da cena.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2155 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/weg-training-hub-imagens-anotadas-treinamento-visao-computacional_3.gif\" alt=\"Interface do WEG Training HUB com imagens anotadas para treinamento de vis\u00e3o computacional\" width=\"967\" height=\"545\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Imagens anotadas no WEG Training HUB para treinar modelos de detec\u00e7\u00e3o de objetos.<\/em><\/p>\n<h4><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2156\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/weg-training-hub-configuracao-treinamento-modelo-visao-computacional_4.png\" alt=\"Tela do WEG Training HUB com pop-up de configura\u00e7\u00e3o para treinamento de modelo de vis\u00e3o computacional\" width=\"953\" height=\"536\" \/><\/h4>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Configura\u00e7\u00e3o de treinamento de modelo no WEG Training HUB com dataset de imagens para vis\u00e3o computacional.<\/em><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2157\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/weg-training-hub-exportar-modelo-para-wegvision-ai_5.png\" alt=\"Tela do WEG Training HUB mostrando op\u00e7\u00f5es para exportar modelo treinado para WEGvision.AI\" width=\"895\" height=\"504\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEG Training HUB com op\u00e7\u00f5es para exportar modelo treinado para WEGvision.AI ou MVISIA EDGE.<\/em><\/p>\n<p>Ap\u00f3s o t\u00e9rmino do treinamento, o modelo resultante \u00e9 exportado selecionando como plataforma de destino o WEGvision.AI e importado diretamente no produto. A partir desse ponto, o sistema passa a reconhecer os objetos definidos na aplica\u00e7\u00e3o e a gerar os dados necess\u00e1rios para construir indicadores mais ricos, precisos e contextualizados.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2158\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-importar-modelo-treinado-dashboard-industrial_6.png\" alt=\"Tela do WEGvision.AI com pop-up para importar modelo treinado e configurar aplica\u00e7\u00e3o industrial\" width=\"839\" height=\"472\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEGvision.AI exibindo pop-up para carregar modelo treinado e configurar regras no dashboard.<\/em><\/p>\n<h3><strong>3- Gera\u00e7\u00e3o de dados<\/strong><\/h3>\n<p>Com o modelo importado, avan\u00e7amos para a etapa de configura\u00e7\u00e3o dentro do pr\u00f3prio dashboard do <strong>WEGvision.AI<\/strong>. \u00c9 nesse momento que traduzimos as detec\u00e7\u00f5es em indicadores realmente \u00fateis para a opera\u00e7\u00e3o. A partir do modelo treinado, o sistema passa a identificar, em tempo real, cada objeto presente na cena, permitindo criar regras que antes n\u00e3o eram poss\u00edveis na vers\u00e3o anterior.<\/p>\n<p>No dashboard, o usu\u00e1rio pode definir quais m\u00e9tricas deseja acompanhar de acordo com a aplica\u00e7\u00e3o escolhida, seja medir a intera\u00e7\u00e3o de um objeto com uma \u00e1rea espec\u00edfica, recuperar sua posi\u00e7\u00e3o, monitorar tempos de perman\u00eancia ou simplesmente coletar dados para an\u00e1lises posteriores. Cada regra configurada gera automaticamente s\u00e9ries de dados que podem ser visualizadas, exportadas ou integradas com outros sistemas usando o nosso sistema de alarmes.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2159\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-dashboard-configuracao-regras-visao-computacional_7.png\" alt=\"Dashboard do WEGvision.AI mostrando configura\u00e7\u00e3o de regras e detec\u00e7\u00e3o de objetos em ponte rolante\" width=\"997\" height=\"560\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEGvision.AI exibindo detec\u00e7\u00e3o de objetos e configura\u00e7\u00e3o de m\u00e9tricas no dashboard industrial.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Para essa aplica\u00e7\u00e3o, o que queremos \u00e9 detectar <strong>quando o operador entra na zona de seguran\u00e7a da ponte rolante<\/strong>. Para isso, usamos a ferramenta de <strong>Sobreposi\u00e7\u00e3o de \u00c1rea Din\u00e2mica<\/strong>, que permite <strong>calcular o percentual de interse\u00e7\u00e3o entre dois objetos detectados.<\/strong><\/p>\n<p>\u00c9 poss\u00edvel definir um percentual m\u00ednimo, m\u00e1ximo ou at\u00e9 mesmo um valor num\u00e9rico exato de interse\u00e7\u00e3o, permitindo ajustar a sensibilidade da regra para diferentes tipos de aplica\u00e7\u00e3o. Para esse caso vamos utilizar um m\u00ednimo de 10% para evitar pequenas intera\u00e7\u00f5es causadas pelo posicionamento da c\u00e2mera<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2161\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-sobreposicao-area-dinamica-configuracao-zona-seguranca_8.png\" alt=\"Configura\u00e7\u00e3o da ferramenta Sobreposi\u00e7\u00e3o de \u00c1rea Din\u00e2mica no WEGvision.AI para detectar operador em zona de seguran\u00e7a\" width=\"1066\" height=\"599\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEGvision.AI configurando regra de sobreposi\u00e7\u00e3o din\u00e2mica para monitorar operador em \u00e1rea de seguran\u00e7a.<\/em><\/p>\n<p>Com essa configura\u00e7\u00e3o pronta, vamos sair com esses dados utilizando o <strong>sistema de alarmes do WEGVision.AI<\/strong>. Sempre que uma condi\u00e7\u00e3o previamente configurada ocorrer, seja a presen\u00e7a prolongada de um objeto, a entrada em uma zona restrita, ou qualquer outro evento relevante, o sistema aciona um alerta automaticamente via MQTT, permitindo que a equipe responda rapidamente e tome decis\u00f5es de forma mais informada.<\/p>\n<p>Todas essas configura\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m est\u00e3o detalhadas no <a href=\"https:\/\/wegvisionai-docs.wnology.io\/\">manual online<\/a>, caso voc\u00ea queira consultar exemplos adicionais ou instru\u00e7\u00f5es mais espec\u00edficas.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-2162\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-sobreposicao-area-dinamica-configuracao-zona-seguranca_9.png\" alt=\"Dashboard do WEGvision.AI mostrando regra configurada e acionamento de alerta via sistema de alarmes MQTT\" width=\"1035\" height=\"582\" \/><\/p>\n<h3 style=\"text-align: left;\">4- Sa\u00edda dos dados<\/h3>\n<p>Com as regras configuradas e os dados gerados a partir das detec\u00e7\u00f5es, o <strong>WEGvision.AI 2.0<\/strong> permite acionar alarmes de forma totalmente flex\u00edvel e integrada aos sistemas do usu\u00e1rio. Esses alarmes podem ser enviados atrav\u00e9s de <strong>MQTT<\/strong>, utilizando o <em>t\u00f3pico<\/em> que o pr\u00f3prio usu\u00e1rio seleciona, garantindo compatibilidade com praticamente qualquer solu\u00e7\u00e3o de automa\u00e7\u00e3o, supervis\u00e3o ou monitoramento.<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-2163\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-configuracao-alarme-mqtt-visao-computacional_10.png\" alt=\"Configura\u00e7\u00e3o de novo alarme via MQTT no WEGvision.AI com formato JSON e par\u00e2metros de publica\u00e7\u00e3o\" width=\"1009\" height=\"567\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEGvision.AI exibindo configura\u00e7\u00e3o de alarme MQTT com formato JSON e par\u00e2metros de detec\u00e7\u00e3o.<\/em><\/p>\n<p>O usu\u00e1rio pode configurar exatamente <strong>como<\/strong> e <strong>quando<\/strong> deseja receber esses alarmes. Entre as op\u00e7\u00f5es dispon\u00edveis est\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Altera\u00e7\u00e3o de estado<\/strong>: dispara um alarme sempre que uma condi\u00e7\u00e3o muda de situa\u00e7\u00e3o (ex.: objeto entra ou sai de uma \u00e1rea monitorada).<\/li>\n<li><strong>Sa\u00edda agregada<\/strong>: consolida diversas ocorr\u00eancias em uma \u00fanica sa\u00edda, incluindo contagens por intervalo ou m\u00e9tricas geradas por v\u00e1rias detec\u00e7\u00f5es simult\u00e2neas.<\/li>\n<li><strong>Opera\u00e7\u00f5es booleanas entre ferramentas<\/strong>: cria l\u00f3gica combinada entre m\u00faltiplas regras (ex.: detectar quando o operador entra na zona segura e h\u00e1 menos de dois operadores na cena).<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1920\" height=\"1080\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2164\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/wegvision-ai-configuracao-alarme-operacoes-booleanas-mqtt_11.png\" alt=\"Configura\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada de alarme no WEGvision.AI com opera\u00e7\u00f5es booleanas e integra\u00e7\u00e3o via MQTT\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Interface do WEGvision.AI exibindo configura\u00e7\u00e3o de alarme com l\u00f3gica booleana e par\u00e2metros para integra\u00e7\u00e3o MQTT.<\/em><\/p>\n<p>Essas op\u00e7\u00f5es d\u00e3o ao usu\u00e1rio liberdade para adaptar os alarmes ao seu processo, seja para monitoramento local, integra\u00e7\u00e3o com CLPs, sistemas de supervis\u00e3o, plataformas de IoT ou qualquer infraestrutura capaz de consumir mensagens MQTT.<\/p>\n<p>Dessa forma, cada evento relevante detectado pelo modelo desde intera\u00e7\u00f5es simples at\u00e9 combina\u00e7\u00f5es l\u00f3gicas complexas pode ser transmitido automaticamente, garantindo visibilidade em tempo real e permitindo respostas r\u00e1pidas em situa\u00e7\u00f5es cr\u00edticas.<\/p>\n<hr style=\"border: none; height: 1px; background-color: #d9d9d9; margin: 40px 0;\" \/>\n<h2 style=\"font-size: 32px; font-weight: bold; color: #0d273e;\">Resumo: A evolu\u00e7\u00e3o do WEGvision.AI e seus benef\u00edcios para a ind\u00fastria<\/h2>\n<p>A evolu\u00e7\u00e3o para o <strong>WEGvision.AI 2.0<\/strong> marca um passo importante na forma como empresas podem extrair valor de suas imagens. Com a introdu\u00e7\u00e3o da detec\u00e7\u00e3o de objetos, novas ferramentas de an\u00e1lise e um fluxo completo que integra captura, treinamento, configura\u00e7\u00e3o e acionamento de alarmes, o produto se torna ainda mais poderoso e vers\u00e1til.<\/p>\n<p>Agora, al\u00e9m de classificar o ambiente, o sistema passa a reconhecer cada elemento da cena, permitindo gerar m\u00e9tricas mais ricas, criar aplica\u00e7\u00f5es mais espec\u00edficas e responder a eventos com precis\u00e3o. Somado aos alarmes configur\u00e1veis e \u00e0 integra\u00e7\u00e3o via MQTT, o WEGvision.AI 2.0 se ajusta \u00e0s necessidades reais de cada opera\u00e7\u00e3o, facilitando automa\u00e7\u00f5es, melhorando a visibilidade e tornando processos mais eficientes.<\/p>\n<p>Essa nova vers\u00e3o amplia o que j\u00e1 era poss\u00edvel na v1 e abre caminho para aplica\u00e7\u00f5es cada vez mais avan\u00e7adas, mantendo o compromisso de simplicidade e usabilidade. \u00c9 a evolu\u00e7\u00e3o natural de um produto que cresce junto com as demandas do mercado.<\/p>\n<p>E a evolu\u00e7\u00e3o n\u00e3o para na vers\u00e3o 2. Estamos trabalhando em uma nova s\u00e9rie de recursos que levar\u00e3o o WEGvision.AI a um novo patamar de intelig\u00eancia visual., como:<\/p>\n<p>\u2022 <strong>Mapas de Calor:<\/strong> para visualizar padr\u00f5es de movimenta\u00e7\u00e3o e concentra\u00e7\u00e3o de objetos ao longo do tempo.<br \/>\n\u2022 <strong>Modelos especializados:<\/strong> detectores de a\u00e7\u00e3o capazes de identificar comportamentos espec\u00edficos diretamente na cena.<br \/>\n\u2022 <strong>Configura\u00e7\u00e3o de m\u00faltiplas tarefas:<\/strong> permitindo aplica\u00e7\u00f5es mais complexas e dashboards completos.<\/p>\n<p>Esses e outros recursos j\u00e1 est\u00e3o em desenvolvimento e chegam para expandir ainda mais a capacidade de an\u00e1lise, automa\u00e7\u00e3o e tomada de decis\u00e3o dentro da plataforma.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/digitalesistemas.weg.net\/wegvision-ai?utm_source=blog-weg&amp;utm_medium=banner-rodape&amp;utm_campaign=post-wegvision-ai-2.0\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1200\" height=\"400\" class=\"aligncenter size-full wp-image-2003\" src=\"https:\/\/www.weg.net\/digital\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/weg-vision.ai-banner-1200x400-2.png\" alt=\"\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra como o WEGvision.AI usa vis\u00e3o computacional com IA para transformar v\u00eddeos em decis\u00f5es inteligentes \u2014 da f\u00e1brica ao varejo. &nbsp; O WEGvision.AI nasceu com a proposta de transformar c\u00e2meras comuns em fontes de dados operacionais, levando vis\u00e3o computacional com IA para dentro dos processos industriais de forma simples, acess\u00edvel e cont\u00ednua. 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