Pesquisadores brasileiros deram um salto significativo na proteção da fauna ao desenvolver um sistema avançado de visão computacional com inteligência artificial para identificar, em tempo real, os animais mais propensos a serem atropelados nas estradas do país.
Este projeto, detalhado na Scientific Reports, foi concebido por uma equipe da Universidade de São Paulo (USP) com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP).
O sistema é o resultado de um estudo meticuloso realizado por Gabriel Souto Ferrante durante seu mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP, em São Carlos. Sob a orientação do professor Rodolfo Ipolito Meneguette, o projeto visa a diminuição de acidentes rodoviários envolvendo animais silvestres, um problema significativo no Brasil, onde cerca de 475 milhões de animais são atropelados anualmente.
Utilizando uma base de dados com 1.823 imagens de espécies ameaçadas, a equipe aplicou o modelo de visão computacional YOLO, conhecido por sua eficiência na detecção rápida e precisa em tempo real. Este método, adequado para a implementação em dispositivos de borda com capacidade de processamento avançada, já demonstrou ser superior em reconhecer animais em condições diurnas claras, com uma taxa de sucesso de 80%.
No entanto, o sistema enfrenta desafios, como a identificação em condições de baixa visibilidade noturna, chuva e quando os animais estão parcialmente ocultos. Futuros aprimoramentos incluirão imagens de câmeras de rodovias e armadilhas fotográficas para melhorar a detecção em diversas condições ambientais.
Além de prever a integração com tecnologias existentes de monitoramento de tráfego, o grupo pesquisa parcerias com concessionárias de rodovias para testar e implementar o sistema em cenários reais. Essa iniciativa marca um esforço inovador para combinar tecnologia avançada e conservação da vida selvagem, com o objetivo de reduzir os atropelamentos de animais nas estradas brasileiras e garantir maior segurança para motoristas e fauna local.
O estudo .