{"id":86932,"date":"2016-05-27T10:08:07","date_gmt":"2016-05-27T13:08:07","guid":{"rendered":"http:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=86932"},"modified":"2016-05-25T14:10:16","modified_gmt":"2016-05-25T17:10:16","slug":"sistemas-computacionais-poderao-interpretar-imagens-de-videos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2016\/sistemas-computacionais-poderao-interpretar-imagens-de-videos\/86932","title":{"rendered":"Sistemas computacionais poder\u00e3o interpretar imagens de v\u00eddeos"},"content":{"rendered":"

Elton Alisson | Ag\u00eancia FAPESP \u2013 Na cidade de S\u00e3o Paulo h\u00e1 mais de um milh\u00e3o de c\u00e2meras de seguran\u00e7a<\/em><\/strong> em opera\u00e7\u00e3o atualmente, estima a Associa\u00e7\u00e3o Brasileira das Empresas de Sistemas Eletr\u00f4nicos de Seguran\u00e7a (Abese). \u00c9 imposs\u00edvel analisar as imagens captadas por esse universo de c\u00e2meras de seguran\u00e7a para identificar, por exemplo, incidentes ou comportamentos anormais e emitir alertas em tempo real. Mas isso poderia ser feito, em um futuro pr\u00f3ximo, por computadores.<\/p>\n

A fim de viabilizar essa ideia, um grupo de pesquisadores do Departamento de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o do Instituto de Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica da Universidade de S\u00e3o Paulo (IME-USP), em colabora\u00e7\u00e3o com colegas da New York University e do IBM T. J. Watson Research Center, nos Estados Unidos, pretende aprimorar e desenvolver novas t\u00e9cnicas de vis\u00e3o computacional que permitam que sistemas computacionais sejam capazes de interpretar imagens capturadas por c\u00e2meras de v\u00eddeo.<\/p>\n

Para isso, eles desenvolveram, por meio do Projeto Tem\u00e1tico , financiado pela FAPESP, um software para obter imagens de ambientes urbanos, capturadas por c\u00e2meras de rua e disponibilizadas na internet por servi\u00e7os como o , e construir bancos de dados.<\/p>\n

\u201cNossa ideia \u00e9 acumular imagens de ambientes urbanos e gerar bases de terabytes de dados que possam ser usadas para desenvolver algoritmos [sequ\u00eancias de comandos passadas a um computador a fim de realizar uma tarefa] capazes de analisar esses grandes volumes de dados e identificar padr\u00f5es de comportamentos a partir deles\u201d, disse Roberto Marcondes Cesar Junior, professor do IME-USP e coordenador do projeto, \u00e0 Ag\u00eancia FAPESP.<\/p>\n

De acordo com Cesar Junior, os algoritmos de vis\u00e3o computacional desenvolvidos por diferentes grupos no mundo, incluindo os dos pesquisadores envolvidos no projeto, j\u00e1 s\u00e3o capazes de identificar pessoas em uma imagem de v\u00eddeo, encontrar onde est\u00e3o partes do corpo dela, como as m\u00e3os, por exemplo, e captar movimentos.<\/p>\n

O objetivo dos pesquisadores, agora, \u00e9 aprimorar ou desenvolver novos algoritmos que identifiquem o que uma pessoa ou grupo de pessoas est\u00e1 fazendo em uma imagem de v\u00eddeo.<\/p>\n

\u201cPretendemos criar algoritmos que sejam capazes de interpretar situa\u00e7\u00f5es com maior grau de abstra\u00e7\u00e3o do que encontrar uma pessoa, carro ou um pr\u00e9dio em uma imagem, que muitas vezes s\u00e3o semanticamente mais complexos, identificando, por exemplo, se a pessoa est\u00e1 parada ou em movimento, se est\u00e1 falando ao celular ou se est\u00e1 se aproximando ou se afastando de um determinado grupo de pessoas\u201d, disse Cesar Junior.<\/p>\n

A partir da interpreta\u00e7\u00e3o do comportamento de pessoas em uma imagem, os algoritmos seriam capazes de inferir a ocorr\u00eancia de colis\u00f5es de autom\u00f3veis, atropelamentos e interrup\u00e7\u00e3o de vias, exemplificou o pesquisador.<\/p>\n

\u201cO monitoramento por algoritmos computacionais em tempo real das imagens geradas pelas c\u00e2meras de seguran\u00e7a possibilitaria detectar mais rapidamente acidentes de tr\u00e2nsito, por exemplo, e acionar instantaneamente agentes de tr\u00e2nsito e equipes de param\u00e9dicos para prestar a assist\u00eancia necess\u00e1ria \u00e0s v\u00edtimas e desobstruir a via\u201d, avaliou.<\/p>\n

Situa\u00e7\u00f5es de chuva<\/p>\n

Uma das poss\u00edveis aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional que os pesquisadores est\u00e3o vislumbrando \u00e9 a detec\u00e7\u00e3o de incidentes, como colis\u00f5es de autom\u00f3veis, quedas de \u00e1rvores e alagamentos, em situa\u00e7\u00f5es de chuva.<\/p>\n

Segundo Cesar Junior, os algoritmos de vis\u00e3o computacional existentes hoje identificam pessoas, autom\u00f3veis e pr\u00e9dios em uma imagem de v\u00eddeo em condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas normais.<\/p>\n

J\u00e1 quando ocorre chuva, os algoritmos tendem a falhar ao tentar identificar os elementos presentes em uma imagem, afirmou.<\/p>\n

\u201cQuando chove, a qualidade das imagens captadas pelas c\u00e2meras de rua degrada muito rapidamente porque mudam as condi\u00e7\u00f5es de ilumina\u00e7\u00e3o e de ru\u00eddo e os algoritmos passam a ter mais dificuldade de identificar as pessoas, pr\u00e9dios e autom\u00f3veis presentes em uma determinada cena\u201d, avaliou o pesquisador.<\/p>\n

\u201cPor isso, queremos melhorar n\u00e3o s\u00f3 a capacidade desses algoritmos de identificar os elementos em uma cena quando est\u00e1 chovendo, mas tamb\u00e9m de identificar colis\u00f5es de autom\u00f3veis, por exemplo, que tendem a acontecer com maior frequ\u00eancia em situa\u00e7\u00f5es de chuva\u201d, afirmou.<\/p>\n

A fim de aprimorar e criar esses novos algoritmos, os pesquisadores programaram o software que desenvolveram para coletar imagens de c\u00e2meras de ruas disponibilizadas na internet quando est\u00e1 chovendo em S\u00e3o Paulo.<\/p>\n

Para identificar se est\u00e1 chovendo, o software utiliza n\u00e3o s\u00f3 as imagens das c\u00e2meras de ruas do Camerite e de outros aplicativos, como tamb\u00e9m informa\u00e7\u00f5es de servi\u00e7os de previs\u00e3o do tempo, como os do Centro de Previs\u00e3o de Tempo e Estudos Clim\u00e1ticos (CPTEC), do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), e do Climatempo.<\/p>\n

Ao identificar que est\u00e1 chovendo em uma determinada regi\u00e3o da cidade por meio das informa\u00e7\u00f5es desses servi\u00e7os de previs\u00e3o do tempo, o software come\u00e7a a coletar e armazenar imagens das c\u00e2meras de rua daquela regi\u00e3o automaticamente, explicou Cesar Junior.<\/p>\n

\u201cSeria imposs\u00edvel seres humanos fazerem isso. Uma pessoa conseguiria observar as imagens capturadas, no m\u00e1ximo, durante um dia por uma c\u00e2mera de rua e identificar em que momento choveu. Mas seria imposs\u00edvel monitorar as imagens de milhares de c\u00e2meras espalhadas pela cidade coletando imagens h\u00e1 um m\u00eas, por exemplo\u201d, comparou.<\/p>\n

De acordo com o pesquisador, as t\u00e9cnicas de vis\u00e3o computacional dependem fortemente do ac\u00famulo de dados.<\/p>\n

Isso porque os algoritmos aprendem estatisticamente. Por essa raz\u00e3o, quanto maior a quantidade de dados de que disp\u00f5em para analisar, melhor ser\u00e1 o desempenho computacional deles.<\/p>\n

\u201cOs algoritmos que est\u00e3o no estado da arte hoje e que s\u00e3o usados pelo Facebook e o Google, por exemplo, tinham um desempenho muito ruim h\u00e1 15, 20 anos, porque n\u00e3o havia muitos dados. Hoje, em raz\u00e3o da disponibilidade de dados, eles s\u00e3o imbat\u00edveis\u201d, comparou.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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