Pesquisa da USP avalia desempenho de sistemas de detecção de objetos em rodovias

Um estudo realizado pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (USP) analisou o desempenho de sistemas de detecção de objetos com o objetivo de identificar animais da fauna brasileira nas rodovias. A pesquisa visa, no futuro, utilizar essa tecnologia para alertar os motoristas e prevenir acidentes nas estradas.

Modelos de visão computacional testados para identificar animais

De acordo com o pesquisador Gabriel Souto Ferrante, os modelos de visão computacional testados podem ser acoplados a dispositivos de computação de borda descentralizada nas pistas. Esses dispositivos seriam responsáveis pela classificação e detecção dos animais, enviando sinais via aplicativo móvel aos motoristas quando algum animal for identificado em determinado trecho da rodovia.

Modelo de detecção por câmeras e comunicação objetiva

O modelo empregado consiste na detecção dos animais por meio de câmeras, que comunicam informações simples e objetivas aos motoristas. A pesquisa se concentra na criação dos modelos de inteligência artificial para a detecção dos animais, sem a aplicação completa com aplicativos móveis, que é uma perspectiva futura.

Estudo focado em espécies brasileiras em extinção

Os pesquisadores concentraram seus esforços nas espécies brasileiras em risco de extinção. Eles ressaltam que o sucesso do estudo está diretamente relacionado à disponibilidade de dados para o treinamento do sistema. O estudo foi publicado na revista Scientific Reports.

Criação de um dataset novo para treinamento

Foi criado um dataset gratuito e aberto contendo amostras de várias espécies de médio e grande porte para o treinamento dos algoritmos de inteligência artificial. Isso permitiu que os modelos de detecção de objetos fossem treinados com os dados necessários.

Desafios encontrados e perspectivas futuras

O pesquisador enfatiza que existem desafios técnicos relacionados aos algoritmos dos modelos, especialmente em ambientes desfavoráveis como alta vegetação, neblina, baixa qualidade de imagem e cenários noturnos. Além disso, a complexidade computacional exigida pode ser uma barreira, devido ao alto custo dos equipamentos necessários para um processamento adequado e em tempo real.

Barreiras técnicas e problemas relacionados à visão computacional

O pesquisador destaca que os problemas de oclusão de ambiente, imagens de baixa qualidade e cenários noturnos impactam negativamente a interpretação das características dos animais pelo sistema. Além disso, a falta de parcerias e investimentos em equipamentos mais sofisticados também são considerados desafios a serem superados.

Registros de atropelamentos de animais nas rodovias

Dados da Agência de Transporte do Estado de São Paulo (Artesp) revelam que as rodovias concedidas no estado registraram mais de 6,3 mil atropelamentos de animais silvestres no ano de 2023. A região central do estado concentra o maior número de casos, com cidades como Araraquara, Bauru e São Carlos apresentando altos índices de atropelamentos de animais como tamanduás, capivaras e quatis.

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