Para isso pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC/USP) de São Carlos (SP) estão treinando uma inteligência artificial para identificar, em tempo real, os mamíferos da fauna brasileira que são mais atropelados nas estradas do país.
As espécies foram escolhidas conforme métricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras (MG).
Segundo as estimativas do centro, cerca de 475 milhões de animais são atropelados por ano nas estradas do país. Somente no estado de São Paulo, são notificados cerca de 3 mil acidentes com animais por ano.
Foram reunidas 1.823 fotos com diversidade de ângulos para ajudar na identificação. Vídeos de animais feitos pelos pesquisadores no Parque Ecológico de São Carlos foram utilizados para testar a eficiência do sistema, que teve acerto de 80% nos testes com imagens feitas durante o dia.
Este é o primeiro modelo que aborda a fauna brasileira. Também é um dos poucos que se preocupam com a identificação de animais nas estradas, uma aplicação que exige detecção rápida, em um ambiente muitas vezes com condições de visibilidade pouco favoráveis.
O sistema deve ser aprimorada por resolver problemas comuns da visão computacional, como detecção em ambientes noturnos, com chuva e com o animal parcialmente escondido.
Agora, o grupo busca parceria com concessionárias para testar aplicação em situações reais.
“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”, afirma o professor ICMC-USP Rodolfo Ipolito Meneguette, que orientou o mestrado de Ferrante.