Em um futuro próximo, a tecnologia poderá alertar os motoristas sobre a presença de animais na pista em tempo real, sem a necessidade de intervenção humana. Esse avanço foi possibilitado pela criação de um modelo de visão computacional capaz de detectar automaticamente animais da fauna brasileira, desenvolvido por pesquisadores apoiados pela FAPESP e detalhado na revista Scientific Reports.
De acordo com Gabriel Souto Ferrante, responsável pelo trabalho, foram selecionadas espécies brasileiras com base em métricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas. O objetivo era reduzir os atropelamentos de animais nas estradas do país, que chegam a cerca de 475 milhões por ano. Para isso, foi criado um banco de dados e os modelos de visão computacional foram treinados para detectar essas espécies de forma automatizada.
Rodolfo Ipolito Meneguette, professor orientador do estudo, ressalta que a detecção de fauna silvestre com inteligência artificial já é explorada em outros países, mas os modelos existentes não contemplavam a diversidade da fauna brasileira. Além disso, a identificação de animais nas estradas demanda uma detecção rápida em condições adversas de visibilidade.
O modelo desenvolvido pelos pesquisadores é baseado na arquitetura YOLO (You Only Look Once), com foco na detecção em tempo real e utilização em dispositivos de borda. Testes realizados com vídeos de animais demonstraram a eficiência do sistema. No entanto, desafios como detecção noturna e em condições climáticas desfavoráveis ainda são objeto de estudo.
O estudo faz parte de projetos apoiados pela FAPESP e busca integrar a tecnologia desenvolvida com sistemas de transporte inteligente. A possibilidade de acoplar a detecção de animais em aplicativos de alerta de trânsito, como o desenvolvido para a cidade de Catanduva, pode aumentar a segurança nas estradas para motoristas e animais.
Para mais informações, acesse o estudo completo em: www.nature.com/articles/s41598-024-52054-y.