Pesquisadores da USP de São Carlos buscam parceria com concessionárias de rodovias para testar modelo. Animal foi atropelado na Rodovia Raposo Tavares (SP-270)
Heloise Hamada/TV Fronteira
Da mesma forma que um motorista pode ser notificado de um engarrafamento ou um carro parado no acostamento, em algum tempo avisos sobre animais atravessando a pista poderão chegar ao telefone ou computador de bordo do carro.
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.
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As espécies foram escolhidas conforme métricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras (MG).
Dados do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE) da Universidade Federal de Lavras estão ajudando treinamento de IA para identificar animais na pista
Fapesp/Divulgação
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.
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“Criamos 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 seu mestrado.
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.
O motorista não percebeu que o animal estava na pista e cavalo invadiu o carro pelo pára-brisa
Helio Torchi/Agência Estado
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.
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