Um app para avisar motoristas sobre animais em rodovias

Da mesma forma que um motorista é avisado por aplicativos como Waze Maps de um engarrafamento, buracos na pista ou um carro parado no acostamento, em pouco tempo poderá receber notificações, em tempo real no seu celular, da presença de animais nas rodovias. As notificações deverão aparecer igualmente automáticas como as de hoje.

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Para isso, pesquisadores ligados à Fapesp (Fundação de Apoio a Pesquisas do Estado de São Paulo) desenvolvem um modelo de visão eletrônica para detectar animais em rodovias.

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Tamanduás, um lobos-guará e antas são os bichos mais atingidos por atropelamentos, principalmente em rodovias do centro-oeste. O Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas, da Universidade Federal de Lavras (MG) calcula que 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.

Segundo Rodolfo Ipolito Meneguette, professor do ICMC-USP que orientou o mestrado de Ferrante e também assina o estudo, grupos de outros países já trabalham há algum tempo na detecção da fauna silvestre com o uso de inteligência artificial. Porém, os modelos criados no exterior não dão conta da fauna brasileira.

Lobo-guará está entre os amimais mais ameaçados por atropelamentos. Foto: Fundação Verde

Um sistema que usa imagens de câmeras da rodovia, adicionadas aos apps, deverá fornecer imagens aos motoristas.

O trabalho integra os projetos “Serviços para um sistema de transporte inteligente” e “Gerenciamento de recursos dinâmicos para aplicativos de sistema de transporte inteligente”, ambos apoiados pela Fapesp.

Os escolhidos

Para desenvolver a aplicação no contexto das espécies brasileiras, os pesquisadores primeiro reuniram um banco de dados de mamíferos com mais riscos de atropelamento. Nesta fase da pesquisa foram reunidas 1.823 fotos, livres de direitos autorais. Parte das imagens foi editada para a retirada de “ruídos”, que poderiam atrapalhar a identificação das espécies.

Os pesquisadores testaram, então, diferentes versões da arquitetura Yolo (You Only Look Once, ou “você olha apenas uma vez”, em tradução livre) para reconhecimento de objetos, inclusive de animais.

Atualizações futuras do banco de dados devem incluir imagens de animais capturadas em armadilhas fotográficas e mesmo em câmeras de rodovias.

Além de incluir novas imagens no banco de dados, parcerias com concessionárias de rodovias e prefeituras podem possibilitar que o sistema seja testado em situações reais e mesmo integrado a tecnologias já existentes.




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