O resultado da detecção de objetos refere-se à análise no contexto, onde um modelo de visão computacional é utilizado para identificar e localizar objetos. Esse processamento foi realizado por meio de detecção de objetos, gerando caixas delimitadoras para cada instância encontrada. O status podem ter três: completed, failed e peding. O reason só há resultado diferente de null quando dá erro. O task_type é o tipo de tarefa sendo realizada.
A imagem original possuía dimensões, mas foi redimensionada para 640x640 antes da inferência. O processamento resultou na geração de uma imagem anotada com caixas delimitadoras, codificada em base64. Cada objeto foi identificado com coordenadas normalizadas (bounding box), delimitando sua posição na imagem. Esse tipo de análise é essencial para aplicações em monitoramento e identificação em áreas urbanas ou rurais. O modelo utilizado foi o último de detect_palmaceas.
{
"context": "detect_palmaceas",
"task_type": "object_detection",
"status": "completed",
"reason": "None",
"created_at": "{data}",
"updated_at": "{data}",
"result": {
"image_size": {
"original_width": {tamanho original},
"original_height": {tamanho original},
"resized_width": 640,
"resized_height": 640
},
"inference": {
"objects_detected": [
{
"class_id": 1,
"class_name": "Palm",
"bounding_box": {
"x_min": 0.914394736289978,
"y_min": 0.0,
"x_max": 0.9997730255126953,
"y_max": 0.064148910343647
}
},
{
"class_id": 0,
"class_name": "Tree",
"bounding_box": {
"x_min": 0.020875800400972366,
"y_min": 0.5972024202346802,
"x_max": 0.13502773642539978,
"y_max": 0.6902602314949036
}
}
],
"class_count": {
"Palm": {número de palmaceas detectadas},
"Tree": {número de outras árvores detectadas}
},
"image_with_boxes": "{imagem 64base}"
},
"metadata": {
"model_version": "{última versão do modelo}"
}
}
}