Pesquisadores brasileiros apoiados pela Fapesp desenvolveram um modelo de visão computacional para detecção de animais nas estradas do país. O estudo foi publicado pela revista Scientific Reports.
Gabriel Souto Ferrante, que conduziu o trabalho durante seu mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos, explica que o sistema automatizado é capaz de identificar, em tempo real, a presença de espécies como tamanduás, lobos-guarás e antas atravessando as pistas, sem a necessidade de intervenção humana para acionar os alertas.
Segundo o Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas, da Universidade Federal de Lavras, cerca de 475 milhões animais são atropelados por ano nas estradas do país. Para desenvolver o sistema, os pesquisadores compilaram um banco de dados de espécies brasileiras e treinaram modelos de visão computacional para reconhecê-las.
O professor Rodolfo Ipolito Meneguette, orientador do mestrado de Ferrante e coautor do estudo, ressalta que embora existam estudos internacionais para detectar a fauna selvagem usando inteligência artificial, esses modelos não são adaptados à diversidade da fauna brasileira.
O sistema desenvolvido é especialmente relevante para a segurança dos motoristas, pois permite a detecção rápida de animais em condições adversas de visibilidade. Além disso, a integração do sistema em dispositivos de borda, como computadores portáteis, oferece uma abordagem inovadora.
“No choque com um animal de grande porte, o risco também é muito grande para o condutor, que muitas vezes não tem tempo de resposta rápido o suficiente para evitar a colisão. Nesse sentido, um sistema que use as próprias câmeras da rodovia, embarcado num computador portátil, tem um aspecto inovador”, conta Meneguette.
Vídeos de animais feitos pelos pesquisadores no Parque Ecológico de São Carlos foram utilizados para testar a eficiência do sistema. Futuras atualizações do banco de dados devem incluir imagens de animais capturadas em armadilhas fotográficas e mesmo em câmeras de rodovias.
“Em imagens feitas durante o dia, em que o animal aparece claramente, os modelos detectaram corretamente a espécie em 80% dos casos”, disse o pesquisador Gabriel Ferrante.
No entanto, problemas comuns da visão computacional, como detecção em ambientes noturnos, com chuva e com o animal parcialmente escondido, ainda persistem e devem ser alvo de trabalhos futuros.
Além disso, parcerias com concessionárias de rodovias e prefeituras podem facilitar a implementação e teste do sistema em situações reais, potencialmente integrando-o a tecnologias existentes, como aplicativos de alerta de trânsito.
Meneguette destaca a possibilidade de integrar o sistema de detecção de animais a uma aplicação já desenvolvida pelo grupo, que fornece informações de trânsito em tempo real, aumentando a segurança tanto para os motoristas quanto para os animais.
Com informações de Agência Fapesp.
Fonte: Poder360