Os Veículos Inteligentes operam em ambientes dinâmicos, onde a interação com outros veículos e diversos obstáculos acontece em tempo real, e, por isso, necessitam de técnicas computacionais que possibilitem um desempenho adequado do mesmo. A Visão Computacional, uma dessas técnicas que permite que máquinas possam enxergar e extrair características do ambiente a sua volta por meio de imagens capturadas e processadas em tempo de execução. As informações extraídas permitem reconhecer, manipular e processar dados sobre os objetos que compõem a imagem capturada e ainda treinar algoritmos baseados em Inteligência Artificial, permitindo níveis elevados de abstração.

A OpenCV é uma biblioteca de código aberto que oferece funções para o tratamento de imagens. Além de ser bem abrangente e possuir funcionalidades otimizadas, a OpenCV tem versões para C, C++ e Python.

A utilização de câmeras simples e de baixo custo, em substituição a outros sensores e sistemas mais caros e complexos, atrelado a facilidade de uso e gratuidade da biblioteca OpenCV, possibilita o desenvolvimento de sistemas sofisticados de Visão, com custo de investimento mínimos.  Esses fatores impulsionam parte da equipe da área da Computação do NLMT a se dedicar em pesquisas voltadas à essa linha de conhecimento, o que ampliará as capacidades que o Veículo Inteligente de Desenvolvimento Aplicado (VIDA), que está em desenvolvimento, terá em um futuro próximo.

O objetivo final dos estudos sobre Visão Computacional no NLMT é a aplicação de técnicas de controle referenciado em imagens e aprendizado de máquina, onde o sistema de controle toma decisões baseado nas imagens vindas da câmera, posicionada na parte superior do veículo. As etapas iniciais de desenvolvimento envolvem um estudo direcionado ao processamento de imagens, visto que, após a aquisição da imagem é necessário um pré-processamento, retirando da imagem informações desnecessárias. Com isso, é definida uma região de interesse (ROI), onde se concentram as informações mais necessárias e posterior aplicação de técnicas de segmentação semântica da cena. Pesquisas em relação à comunicação câmera-computador e à correta manipulação dos dados para o controle do veículo continuam sendo realizadas. Em breve, teremos tecnologia suficiente para que o veículo possa se locomover de forma totalmente autônoma por distâncias consideráveis dentro de um ambiente controlado, mostrando a grande importância da Visão Computacional no desenvolvimento de veículos inteligentes no NLMT.