Calculadora Inteligente de Emissões (Milhas vs. Dinheiro)
Uma solução front-end com processamento na borda que executa Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) via Tesseract.js localmente no navegador, utilizando heurísticas inteligentes para corrigir desalinhamentos espaciais e interpretar dados tarifários de companhias aéreas sem comunicação com servidores externos.
1. Contexto e Problema
No mercado de milhas e na emissão de passagens por consultores de viagens, deparar-se com opções mistas de passagens aéreas (100% Milhas, Milhas + Coparticipação em Dinheiro, ou 100% Dinheiro) é extremamente comum. Para calcular se uma emissão vale a pena em relação ao preço em dinheiro da passagem comercial, os profissionais calculam o Custo de Emissão Equivalente baseando-se no custo real de aquisição do seu milheiro de referência.
No entanto, digitar manualmente valores de taxas, coparticipações e volumes de milhas de múltiplas opções de voos para cada cotação gera uma fricção operacional gigantesca. O objetivo deste projeto foi eliminar essa digitação manual, permitindo que o usuário simplesmente copie a tela de busca da companhia aérea (print) e cole-a na ferramenta para obter a análise matemática e a tomada de decisão instantaneamente.
2. Arquitetura e Fluxo de Processamento
A solução arquitetural é construída 100% no lado do cliente (Client-Side), garantindo total privacidade sobre as buscas de passagens dos usuários (nenhuma imagem de busca ou print de passagem é enviada para servidores).
Área de Transferência
Evento de colagem (Ctrl+V) ou upload de imagem contendo as opções de tarifas de voos.
Tesseract.js & Heurísticas
Segmentação e OCR na CPU do browser, pareamento espacial e correção matemática de proporção (30% Smiles).
HUD & Gráficos
Renderização dinâmica do custo equivalente de emissão, cálculo de milheiro ideal e comparativo visual.
3. Desafios Técnicos & Soluções Algorítmicas
Pareamento Espacial de Colunas
Leituras de OCR em blocos de texto corrido frequentemente perdem a formatação tabular das companhias aéreas, desalinhando o valor de milhas da sua coparticipação em dinheiro. A solução foi criar um algoritmo de pareamento por proximidade espacial, analisando as coordenadas de caixa delimitadora (bounding box) de cada palavra identificada para ligar logicamente a quantidade de milhas à taxa de embarque ou dinheiro correspondente daquela mesma opção.
Heurística Corretiva (Smiles 30% Ratio)
Em imagens comprimidas, o dígito 9 inicial (ex: 9.570 milhas) costuma ser lido erroneamente como 2. A Smiles utiliza proporções fixas (exatamente 30% das milhas da passagem cheia) na emissão com coparticipação. A calculadora implementa uma heurística corretiva: se a tarifa mista detectada violar o range de proporção esperada em relação à tarifa cheia (100% milhas), o algoritmo recalcula a proporção teórica e corrige o dígito lido incorretamente pelo motor OCR.
4. Simulação do Reconhecimento Óptico (OCR)
Veja abaixo como funciona o fluxo do motor OCR e da heurística inteligente. Você pode escolher um cenário típico de print e simular a análise automática das tarifas e tomada de decisão:
Simulador de Captura de Print
Selecione um cenário típico de print de passagem para simular a colagem:
Executando Tesseract OCR local...
Analisando pixels da imagem na borda...
2.570 para 9.570 baseado na taxa de 30% da passagem cheia.