AlliahSolar
Abrir AlliahSolar
AlliahSolar
Abrir AlliahSolar
Informe um endereço ou coordenadas: baixamos a foto de satélite e a IA analisa o telhado da edificação central. A pergunta que o produto responde bem não é “quantos painéis existem”, e sim “há mais painéis do que a produção cadastrada exige?”
Quem opera a rede precisa saber o que está instalado nos telhados. O que existe é uma declaração feita na conexão — e um parque que muda depois disso, sem avisar.
Uma usina declarada com dez módulos ganha mais dez no ano seguinte. Nada obriga a atualização espontânea, e a diferença aparece na rede como carga que ninguém planejou.
Mandar equipe conferir telhado por telhado custa deslocamento, agenda e acesso ao imóvel. Numa carteira com milhares de unidades, a vistoria só funciona se alguém disser onde vale a pena ir.
Abrir a foto de satélite de cada endereço e contar módulos na tela é um trabalho lento, cansativo e inconsistente entre analistas. Não sobrevive a uma carteira inteira.
Este produto já tentou entregar o número. Medimos, não funcionou, e mudamos a pergunta. Vale contar como foi.
Com um conjunto de sete imagens de telhado cuja contagem real foi conferida à mão, dois caminhos foram medidos. O pipeline elaborado — detectar o arranjo, recortar, ampliar e ler a grade — errou em média 82%, para mais e para menos. A leitura direta e simples, repetida três vezes, errou 34%. O método mais sofisticado perdeu do mais simples.
Depois disso, um motor determinístico de periodicidade da grade foi construído e medido: erro mediano de 55% nas mesmas imagens e, contra um conjunto público de 249 instalações com máscara dada de graça, ele recusou responder em 91% dos casos. Ampliar a imagem não resolveu. A conclusão foi que o gargalo não é resolução: é que a grade de módulos simplesmente não aparece de forma legível na maioria dos telhados reais.
Por isso o número exato deixou de ser a entrega. O que o produto entrega é um comparativo — e o comparativo foi medido separadamente.
| Situação | Acerto medido | Leitura prática |
|---|---|---|
| Não há painéis a mais | 86–100% | É aqui que o sinal é forte: serve muito bem como filtro que libera a unidade e dispensa vistoria. |
| Divergência de ~50% ou mais | 86% | Indício forte de ampliação não declarada. Vale abrir vistoria. |
| Divergência de ~30% | 57% | Pouco mais que cara ou coroa. O produto classifica como “revisar”, não como acusação. |
| Divergência de ~15% | 43% | Abaixo do útil. Nessa faixa a imagem não distingue ampliação de erro de contagem. |
| Três votos concordantes | consistência | Quando o modelo é consultado três vezes, ele quase sempre concorda consigo mesmo — inclusive quando erra. O rótulo mede consistência, não acerto. |
| Dois detectores concordantes | erro cai para 6,3% | Medido em 24 imagens anotadas: quando o detector local e o modelo de visão convergem, o erro de contagem despenca. É o único sinal de confiança que se mostrou preditivo. |
Do endereço ao CSV: localização automática, delimitação da área, leitura por mediana, comparação com o cadastro e estimativa de geração.
Geocoding automático: digite o endereço ou cole latitude e longitude e a localização é resolvida na hora.
Desenhe o contorno da área para a IA analisar somente o telhado certo, ignorando vizinhos e ruído.
Roda a IA várias vezes sobre a mesma imagem e usa a mediana dos resultados para uma contagem estável.
kWp e kWh mês a mês com base na irradiação real da localidade, prontos para dimensionar a usina.
Analise muitos endereços de uma vez, consulte o histórico de execuções e exporte tudo para CSV.
Um fluxo simples e auditável. O número que sai daqui é a base do comparativo com o cadastro — leia a seção seguinte para saber o quanto confiar nele.
Você informa o endereço ou as coordenadas e o ponto exato da edificação é resolvido.
Baixamos a foto de satélite e escurecemos tudo fora da área delimitada, focando no telhado.
O Gemini conta arranjo por arranjo, identificando fileiras × colunas de cada bloco de painéis.
Roda várias vezes e usa a mediana dos resultados, reduzindo erros e dando estabilidade ao número.
O cadastro traz produção, não quantidade. A ponte entre os dois é uma conta simples, com parâmetros que você ajusta na tela de administração.
Passo 1. A produção cadastrada em kWh por mês é dividida pelo rendimento médio de referência — 127 kWh por kWp instalado, por mês — e vira a potência que aquele sistema precisaria ter.
Passo 2. Essa potência é dividida pela potência de um módulo — 550 W por padrão — e vira o número esperado de painéis.
Passo 3. A imagem de satélite é analisada e o resultado é comparado com esse número, dentro de uma faixa de tolerância de ±30%. Os dois parâmetros e a margem são editáveis: quem conhece o perfil da carteira calibra para ela.
A quantidade vista é compatível com a produção declarada. É o veredito mais confiável do produto — o que libera a unidade e dispensa a visita.
A imagem indica bem mais painéis do que o cadastro exigiria. Indício consistente de ampliação não declarada; recomenda-se vistoria para confirmar.
Há mais painéis, mas a diferença é pequena demais para afirmar. O produto avisa explicitamente que, nessa faixa, o sinal acerta pouco mais da metade das vezes.
A imagem mostra menos painéis do que a produção exigiria. Costuma indicar foto desatualizada, sombra ou baixa resolução — mas também pode ser produção declarada acima da real.
Um imóvel, um quarteirão, uma área desenhada no mapa ou uma carteira inteira acompanhada mês a mês.
O caso mais direto: uma unidade consumidora, um veredito.
Em vez de perguntar por um endereço, pergunte o que existe numa região.
Para rodar uma lista inteira sem ficar na frente da tela.
Verificação pontual vira acompanhamento contínuo.
A honestidade sobre o erro não está só nesta página: está dentro do produto.
O que muda de região para região fica exposto como configuração, não como constante escondida.
Uma API em Python, uma interface sem etapa de build e dois detectores que se conferem mutuamente.
Backend FastAPI em contêiner e um front em HTML e JavaScript puros servidos por nginx. Trabalhos longos rodam de forma assíncrona, com acompanhamento de progresso.
A foto vem de um provedor de mapas estáticos, com o provedor selecionável por configuração. O zoom real de satélite vai até o nível 21 — acima disso é só ampliação digital.
Um modelo rápido detecta os arranjos; um modelo mais preciso lê a grade de módulos. Ambos definidos por configuração, para acompanhar a rotatividade de modelos.
Um detector de segmentação roda localmente e é consultado junto com o modelo de visão. A união dos dois evita o caso em que um deles acha só parte dos arranjos.
Padrões de fábrica. Os parâmetros de cálculo são editáveis na tela de administração; os de captura, por configuração da instância.
| Item | Valor | Observação |
|---|---|---|
| Zoom máximo | 21 | Último nível com imagem de satélite real; acima disso o provedor apenas amplia o mesmo detalhe. |
| Resolução no melhor caso | ~0,07 m/px | Teto teórico do zoom 21. No interior do país é comum vir pior que isso. |
| Quadro capturado | 640 px · escala 2 | Limite do provedor de mapas estáticos. |
| Zoom da varredura | 18 | Cerca de 350 metros por bloco — equilíbrio entre cobertura e tempo. |
| Sobreposição entre blocos | 12% | Evita perder uma instalação que caia exatamente na borda de dois blocos. |
| Tetos de uma varredura | 100 blocos · 30 telhados | Limites de tempo e de custo por execução; o raio padrão é de 50 metros. |
| Parâmetro | Padrão | Para que serve |
|---|---|---|
| Potência por módulo | 550 W | Converte potência esperada em número de painéis. Ajuste conforme o padrão instalado na região. |
| Rendimento de referência | 127 kWh/kWp·mês | Média brasileira usada para transformar produção declarada em potência instalada. |
| Margem de conferência | ±30% | Faixa em que a imagem “confere” com o cadastro — dimensionada para absorver o erro da leitura. |
| Tarifa de energia | R$ 0,85/kWh | Traduz a divergência em valor mensal, para priorizar por impacto. |
| Leituras por contagem | 3 (mediana) | Com duas leituras, um empate vira média que nenhuma delas produziu; três dão mediana de verdade. |
| Rodadas de detecção | 3 | Com duas, uma mesma imagem chegou a variar de sete para quatro arranjos encontrados. |
O produto é mais forte como filtro que libera do que como detector que acusa — e há bastante valor nisso.
Rode a carteira e separe as unidades que a imagem confirma como compatíveis com o cadastro. A vistoria passa a atender só o que sobrou.
Divergências grandes entre imagem e produção declarada viram uma fila priorizada por impacto estimado em reais.
Varredura por área mostra a densidade real de geração distribuída num bairro ou alimentador, incluindo o que não está na base.
Descubra quais telhados de uma área ainda não têm sistema — e quais já têm — antes de montar a rota comercial.
Com a área do telhado e a irradiação do ponto, sai uma estimativa de potência e de geração mês a mês para a conversa inicial.
Uma amostra da carteira verificada por imagem indica se o cadastro está envelhecendo — e a que ritmo.
Não só o rótulo: um parágrafo explicando o que foi visto, qual foi a evidência e o quanto se pode confiar naquela faixa de divergência.
Além da estimativa, o mínimo e o máximo entre as leituras — para você enxergar o quanto elas divergiram entre si.
Painéis esperados contra estimados, potência e geração implícitas, diferença em unidades, em porcentagem e em reais por mês.
A foto de satélite usada, com os arranjos detectados desenhados por cima e os metadados de zoom e resolução.
Estimativa de kWh por mês a partir da irradiação climatológica do próprio ponto, obtida de base pública, e não de uma média genérica do país.
Resultados de varredura e de lote em CSV; o relatório de um imóvel sai em PDF direto da tela.
Descrição factual do comportamento atual — sem certificações, selos nem promessas contratuais.
A seção mais importante desta página. O produto foi remodelado exatamente por causa do que está escrito aqui.
O número aparece na tela como apoio, sempre acompanhado de faixa e de aviso. Se a sua decisão depende do valor exato, este produto não é a ferramenta certa.
O veredito é indício para priorizar, nunca base para autuar. Mesmo na faixa de divergência mais forte, a recomendação explícita do sistema é confirmar em campo.
Imagem de satélite tem data, e ela varia muito por região. Um sistema instalado no mês passado pode simplesmente não estar na foto disponível.
Em muitos municípios a melhor imagem disponível já vem ampliada digitalmente. Quando o módulo ocupa poucos pixels, a leitura fica ruim — e o sistema avisa quando isso acontece.
Medido: o acerto é alto quando a resposta certa é “não há painéis a mais” e cai bastante quando a resposta certa é “há”. Use como filtro de dispensa, não como detector.
A potência de cada painel é uma premissa configurável, não uma leitura. Marca, modelo e potência real não são reconhecidos pela imagem.
Não como número exato. Medido contra telhados com contagem conferida à mão, a leitura direta erra em torno de um terço e o pipeline elaborado erra bem mais. Por isso o produto entrega um comparativo com faixa de tolerância, e trata o número como referência, não como resultado.
Para responder, com boa taxa de acerto, se o telhado tem mais painéis do que a produção declarada exigiria. Isso é suficiente para separar, numa carteira grande, o que pode ser liberado sem visita e o que merece vistoria — que é onde está o custo.
De um provedor de mapas estáticos, escolhido por configuração. O sistema baixa o quadro centrado nas coordenadas no maior zoom com imagem real de satélite e registra, no relatório, o zoom e a resolução usados naquela análise.
Esse é o limite mais comum. Uma instalação recente pode não aparecer, e o veredito sairá como “tem menos” ou “confere”. Quando a resolução também é baixa, o relatório traz um aviso explícito para não confiar na leitura.
Você informa a produção declarada em kWh por mês. O sistema divide pelo rendimento de referência para chegar à potência instalada e, em seguida, pela potência de um módulo para chegar ao número esperado. Os dois parâmetros são editáveis na administração.
Dá, por lote e pelo módulo de vigilância, que importa a carteira, geocodifica os endereços e acompanha as varreduras ao longo do tempo. Há tetos por execução — número de blocos varridos e de telhados recontados — para limitar tempo e custo de cada rodada.
Pode: além do endereço e das coordenadas, a tela aceita o envio de uma imagem própria. Sem coordenadas não há resolução conhecida, então o cálculo por área fica indisponível — a análise passa a depender só da leitura visual.
Porque a leitura ruim isolada existe e destrói o resultado: uma única leitura que devolve zero descarta o telhado inteiro. A mediana de três absorve esse caso. Mas é bom saber que concordância entre execuções mede consistência do modelo, não acerto — o sinal de confiança que se mostrou realmente preditivo é a convergência entre os dois detectores diferentes.
Satélite e IA de visão para comparar o telhado com a produção cadastrada — e dizer, com evidência, onde vale mandar vistoria. Comece pelo endereço.
Abrir AlliahSolar