Aproximadamente 475 milhões de animais são atropelados nas estradas brasileiras todos os anos, segundo dados do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras (UFL). Para reduzir esse número, pesquisadores criaram um novo sistema com a ajuda da inteligência artificial.
Com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), os responsáveis pelo projeto desenvolveram um modelo de visão computacional que detecta animais da fauna brasileira de forma automática. A partir dele, eles criaram um programa que notifica o motorista.
O condutor recebe o aviso no celular ou no computador de bordo, informando que um animal, como tamanduá, lobo-guará ou anta, está cruzando a pista. Esse sistema pode ajudar a prevenir acidentes, uma vez que o motorista consegue prever a presença da espécie e realizar a manobra necessária com menos riscos.
Criamos um banco de dados de espécies brasileiras e treinamos os modelos de visão computacional para detectá-las”, conta Gabriel Souto Ferrante, Mestre em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC USP em São Carlos (SP).
Criação e aplicação do projeto
Os pesquisadores utilizaram um banco de dados com fotos sem direitos autorais de 1.800 espécies com mais chances de serem atropeladas nas estradas brasileiras. Em seguida, encontraram a versão ideal da arquitetura YOLO (You Only Look Once, ou “você olha apenas uma vez”, em tradução livre) para criar o modelo.
A configuração escolhida por eles consegue detectar o animal em apenas um estágio, o que é perfeito para a identificação em tempo real.Para testar o funcionamento do sistema, os pesquisadores captaram vídeos de animais no Parque Ecológico de São Carlos.
Para o futuro, são esperadas atualizações no banco de dados para incluir imagens capturadas em armadilhas fotográficas e câmeras de rodovias.
A ideia dos criadores agora é realizar parcerias com concessionárias de rodovias e prefeituras para integrar a novidade a tecnologias já existentes.”Estes modelos de visão que combinam processamento de imagem com IA, após uma detecção e classificação na pista, poderiam ser conectados a um app de mobilidade (que não foi alvo do projeto). Além disso, a parceria com o Google Maps ou o Waze pode ser uma possibilidade futura”, acrescenta o pesquisador.