Câmera em Tempo Real: Visão computacional a 30 fps, no limite do hardware.

Exercício técnico público: o segundo cenário clássico de recomendação nativa — processar a câmera quadro a quadro, em tempo real, com IA no meio do caminho.

Inspeção visual, leitura contínua de documentos, realidade aumentada, acessibilidade por câmera: nesses produtos, cada quadro importa. O pipeline precisa capturar, pré-processar, inferir e desenhar em menos de 33 ms — em aparelho comum, sem esquentar o telefone.

A ponte entre a câmera e o código multiplataforma cobra pedágio por quadro — copiar buffers de imagem 30 vezes por segundo derruba o frame rate e aquece o aparelho. AVFoundation (iOS) e CameraX (Android) entregam o quadro direto na GPU, onde o pré-processamento e a inferência acontecem sem cópias desnecessárias.

Captura nativa com buffers zero-copy; pré-processamento na GPU; modelo quantizado rodando via Core ML / aceleração neural do aparelho (a mesma disciplina ONNX/TFLite dos nossos modelos embarcados); e degradação elegante — resolução e fps se ajustam ao térmico do aparelho para a experiência não morrer no meio do uso.

Visão computacional embarcada é território que já rodamos em produção — o Aurora descreve o mundo em tempo real com modelos no aparelho. Este estudo é a versão de pipeline extremo: quando o produto exige cada milissegundo, o nativo é a ferramenta certa e sabemos exatamente onde ele paga o próprio custo.

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