Sistema utiliza IA para detectar animais selvagens na pista e evitar acidentes
- Pesquisadores treinaram modelo de visão computacional para identificar os mamíferos da fauna brasileira mais atropelados nas estradas do país
Notícias
- Foto: Miguel Rangel Jr/Creative Commons
Pesquisadores treinaram modelo de visão computacional para identificar os mamíferos da fauna brasileira mais atropelados nas estradas do país.
Da mesma forma que um motorista pode hoje ser avisado de um engarrafamento ou um carro parado no acostamento, em algum tempo notificações poderão pular na tela do smartphone ou do computador de bordo do carro avisando, em tempo real, que um tamanduá, um lobo-guará ou mesmo uma anta estão atravessando a pista. Tudo isso sem que nenhum humano precise necessariamente ver esses animais antes nem acionar comandos para fazer os alertas.
Para que algo assim se tornasse realidade, um passo importante era a construção de um modelo de visão computacional que detectasse, automaticamente, animais da fauna brasileira. O sistema foi criado por pesquisadores apoiados pela FAPESP e descrito na revista Scientific Reports.
“Essas espécies foram escolhidas conforme métricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas [CBEE, da Universidade Federal de Lavras]. Segundo as estimativas do centro, cerca de 475 milhões de animais são atropelados por ano nas estradas do país. Criamos, então, um banco de dados de espécies brasileiras e treinamos os modelos de visão computacional para detectá-las”, explica Gabriel Souto Ferrante, que realizou o trabalho como parte do mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos.
Detecção instantânea
Para desenvolver a aplicação no contexto das espécies brasileiras, os pesquisadores primeiro reuniram um banco de dados de mamíferos da fauna brasileira ameaçada com mais chances de serem atropelados.
Os pesquisadores testaram, então, diferentes versões da arquitetura YOLO (You Only Look Once, ou “você olha apenas uma vez”, numa tradução livre). O modelo de visão computacional tem sido bastante utilizado no reconhecimento de objetos, inclusive de animais silvestres. Entre as vantagens está a detecção em apenas um estágio, a mais indicada para a identificação em tempo real.
Fonte: CNN
