Así como los conductores en Brasil pueden ser advertidos de una congestión de tráfico más adelante o de un vehículo estacionado en el arcén, pronto aparecerán notificaciones en sus teléfonos inteligentes o en la pantalla de la computadora de su automóvil para advertirles en tiempo real que un oso hormiguero, un lobo o un tapir está cruzando. la autopista. Ningún humano necesitará necesariamente ver al animal en cuestión o presionar un botón de control para enviar la advertencia.
Para que esto sea posible, un paso clave es la construcción de un modelo de visión por computadora que detecte automáticamente los animales salvajes brasileños. Los investigadores lo han logrado, como se describe en un artículo publicado en la revista Informes científicos.
“Las especies fueron seleccionadas de acuerdo con las métricas recomendadas por el Centro Brasileño de Estudios de Ecología Vial [CBEE, de la Universidad Federal de Lavras, UFLA]. Según estimaciones de este centro, cada año mueren unos 475 millones de animales en las carreteras brasileñas. Creamos una base de datos de especies brasileñas y entrenamos varios modelos de visión por computadora para detectarlas”, dijo Gabriel Souto Ferrante, primer autor del artículo. Realizó el estudio como parte de su investigación de maestría en el Instituto de Matemáticas y Ciencias de la Computación (ICMC-USP) de la Universidad de São Paulo, en São Carlos.
Según Rodolfo Ipolito Meneguette, profesor del ICMC-USP, supervisor de Ferrante y último autor del artículo, grupos de otros países vienen trabajando desde hace tiempo en sistemas que detectan animales salvajes con el uso de inteligencia artificial, pero los modelos construidos en el exterior no son suficientes. No es bueno para detectar animales brasileños. Además, pocos están diseñados para identificar animales en las carreteras, una aplicación que requiere una detección rápida en entornos donde la visibilidad suele ser escasa.
“Los conductores también corren un riesgo importante en caso de colisión con animales grandes. A menudo no tienen tiempo suficiente para tomar medidas para evitarlos. Nuestro sistema utiliza cámaras en la carretera acopladas a una computadora portátil y es innovador en ese sentido”, afirmó.
Detección instantánea
Para desarrollar un sistema que reconozca las especies brasileñas, los investigadores construyeron primero una base de datos de los mamíferos brasileños más propensos a ser atropellados por el tráfico rodado, localizando y descargando de Internet 1,823 fotografías de dominio público (sin protección de derechos de autor). Cuando fue necesario, las imágenes se editaron para eliminar el "ruido" (variaciones aleatorias de color, brillo, etc.) que podría dificultar la identificación de la especie, o para ayudar a la identificación al incluir una diversidad de ángulos.
Luego, los investigadores probaron diferentes versiones de YOLO (Solo miras una vez), un algoritmo de visión por computadora ampliamente utilizado para la detección de objetos en tiempo real, incluidos animales salvajes. Una de sus ventajas es la detección en una sola etapa, el tipo más adecuado para la identificación en tiempo real de animales grandes, ya que se prefiere la velocidad a la precisión. Otro factor que influyó en la elección fue la posibilidad de ejecutar el sistema en los llamados dispositivos de borde, como tabletas y ordenadores portátiles con recursos relativamente limitados.
Para probar la eficiencia del sistema se utilizaron vídeos de animales grabados por los investigadores en el Parque Ecológico de São Carlos. Las futuras actualizaciones de la base de datos incluirán imágenes de animales capturadas por cámaras trampa en los bosques y cámaras al borde de las carreteras.
Curiosamente, las versiones anteriores de YOLO detectaban mejor a los animales. “Los modelos detectaron correctamente la especie en el 80% de las imágenes tomadas durante el día y el animal aparecía claramente”, dijo Ferrante. Los problemas típicos de visión por computadora (como una mala detección durante la noche, en climas húmedos o cuando el animal está parcialmente escondido) persisten y serán el foco de futuros estudios.
Se incluirán nuevas imágenes en la base de datos y las asociaciones con operadores de carreteras de peaje y gobiernos municipales permitirán que el sistema se pruebe en situaciones del mundo real, incluida la integración con tecnologías existentes.
En 2020, el grupo liderado por Meneguette desarrolló una aplicación que informa a los conductores sobre las condiciones del tráfico a partir de datos en tiempo real recopilados por los teléfonos inteligentes de los usuarios de la vía en Catanduva, ciudad del estado de São Paulo. La diferencia con aplicaciones como Waze o Google Maps es que en este sistema las autoridades de tráfico municipales pueden introducir datos.
"Una posibilidad sería acoplar nuestro sistema de detección de animales a esta aplicación, que ya tenemos, y así mejorar la seguridad de los animales y de los conductores", dijo Meneguette.