Visão computacional e modelos de negócio com câmeras em nuvem
Vinicius Romano detalha a operação em franquias e white label da Camerite e a expansão para agro e varejo.
A Camerite estruturou sua expansão por meio de franquias locais e parceiros de segurança em modelo white label. Agora, a empresa avança em uma vertical focada em transformar imagens de câmeras heterogêneas em dados de gestão para o agronegócio e outros setores.
Vinicius Romano, CEO da Camerite, explicou em conversa com Bruno Gimenes no Marketing - The Podcast como a empresa estrutura sua operação comercial e avança no uso de visão computacional para além da segurança patrimonial tradicional. O episódio completo aborda outros aspectos da trajetória da marca, mas o foco desta etapa da conversa esteve na divisão de canais e no uso de inteligência artificial sobre imagens.
Para assistir aos exemplos práticos e demonstrações visuais citados ao longo da entrevista, o leitor pode acompanhar o vídeo acima gravado em estúdio.
Canais de distribuição entre franquias e white label
Ao analisar o mercado brasileiro de segurança eletrônica, Romano pontuou que existem 33.000 empresas registradas no setor. Para cobrir a capilaridade necessária sem sobrecarregar a estrutura técnica sediada em Joinville, a empresa optou por segmentar sua atuação comercial em duas vias principais: franquias e distribuição via software para parceiros instaladores.
O modelo de franquia foi pensado para atender projetos governamentais e demandas regionais com atendimento próximo e marca própria, enquanto o formato white label permite que prestadores de serviço locais utilizem a plataforma em nuvem sem desenvolver software próprio. Romano destaca: "Então, hoje o nosso modelo basicamente, quando fala de segurança, são empresas que atuam no segmento e que precisam de uma plataforma, não quer desenvolver e que tá sempre atualizada. Então, eles contratam nós no modelo white label."
A vertical de dados e visão computacional
Além das funções convencionais de detecção de movimento, reconhecimento facial, leitura de placas e busca de características como cor de roupas em uma rede de equipamentos, a Camerite desenvolveu uma unidade dedicada exclusivamente a dados de negócio. A proposta consiste em converter o fluxo visual em indicadores operacionais.
Romano contextualizou o estágio dessa frente: "E agora tem uma vertical, que a gente já tá aí há 1 ano trabalhando e e trabalhando com algumas POCs, que daí é Camerite, só que olhando para a parte de dados. Olhando para a parte de visão computacional para negócio, que é transformação das imagens em dados." A mesma câmera usada para monitoramento patrimonial pode, assim, realizar contagem de fluxo ou análise comportamental.
Independência de hardware e inteligência em nuvem
Um dos pontos destacados na conversa foi a neutralidade em relação aos fabricantes de equipamentos físicos. Como o mercado recebe diferentes linhas de fabricantes como Intelbras, Hikvision e TP-Link, o processamento centralizado via software evita a necessidade de trocar todo o parque instalado do cliente.
Para Romano, o diferencial reside em aplicar a inteligência na camada de sistema: "Então, você pode colocar subir na plataforma Camerite, tanto faz a mesma o mesmo equipamento, você pega uma câmera Intelbras e Hikvision e aplica a mesma inteligência, porque é de é em software e não embarcado, porque a gente se preocupa com o custo-benefício."
Novas aplicações no agronegócio
A conectividade no campo, impulsionada por tecnologias como a Starlink, viabilizou a expansão de câmeras com visão computacional para a gestão de rebanhos e controle de propriedades rurais, superando barreiras anteriores de infraestrutura que dependiam de tags RFID e coleta manual de dados.
Romano detalhou testes práticos em andamento: "Então, a gente tá falando aqui de de temos alguma temos POC já aí na parte de agro, que ele consegue monitorar o o a forma como o boi se desloca ou o gado." Essa análise visual permite identificar anomalias de saúde e padrões de movimentação animal sem exigir intervenções manuais constantes.