App com visão computacional pode identificar animais perdidos

14th November 2017
Source: FAPESP
Posted By : Enaie Azambuja
App com visão computacional pode identificar animais perdidos

O Centro de Controle de Zoonoses do município paulista de Vinhedo iniciou em julho um recenseamento dos animais que participam de campanhas de vacinação. O objetivo é manter um cadastro atualizado para o controle da população de animais perdidos e abandonados nas ruas. A identificação e o cadastramento estão sendo realizados com o auxílio do aplicativo CrowdPet, desenvolvido pela SciPet, uma das empresas-filhas da Unicamp.

O aplicativo para smartphones utiliza métodos de Visão Computacional e Inteligência Artificial na identificação de animais e está sendo desenvolvido com o apoio do Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).

O CrowdPet foi concebido para cruzar duas fontes de dados: as fotos dos animais perdidos cadastradas por seus donos e fotos de animais avistados nas ruas por voluntários.

“O aplicativo estabelece a correspondência entre as duas imagens por meio de métodos computacionais de reconhecimento visual e faz o rastreamento por geolocalização do local onde foi feita a foto do animal perdido”, esclarece Fabio Rogério Piva, CEO da empresa e doutor em Ciência da Computação pela Unicamp.

Ao final da Fase 1 do projeto PIPE, de análise da viabilidade da proposta, a SciPet chegou a um protótipo capaz de diferenciar, com 99% de acerto, cães e gatos de quaisquer outras imagens. “Mesmo que um usuário fotografe pessoas ou objetos, o sistema só cadastrará fotos dos animais”, explicou Fábio Piva.

A pesquisa, realizada por bolsistas sob orientação de Fernanda Andaló, diretora de Tecnologia (CTO) da empresa, foi selecionada entre os finalistas do Prêmio Inova Unicamp de 2017. Mas o próximo passo é ainda mais complexo: obter a identificação precisa de cada indivíduo.

A primeira versão do Plano de Negócios do CrowdPet elegia como público-alvo exclusivamente pessoas interessadas em encontrar animais de estimação desaparecidos, que se articulariam numa espécie de “rede social”.

Porém, antes de concluir a Fase 1 do Programa, a SciPet foi selecionada para participar da 4ª edição do Programa de Treinamento de Empreendedores de Alta Tecnologia, da FAPESP, entre 31 de julho e 19 de setembro de 2017.

Durante o treinamento, a equipe da empresa realizou mais de uma centena de entrevistas com potenciais clientes. Ouvindo o mercado, notaram que havia demanda de prefeituras por um censo para controle da população de animais abandonados.

“Esse é um problema em aberto. É difícil eliminar a dupla contagem. Algumas prefeituras utilizam microchips, mas é um processo caro”, diz Fabio Piva.

Nesse momento, a empresa tomou uma decisão estratégica: decidiu oferecer o aplicativo para prefeituras como prestação de serviço de mapeamento e monitoramento da população de animais de rua. “Além de Vinhedo, já estamos em contato com várias prefeituras que estão montando departamentos de bem-estar animal”, diz Piva.

As prefeituras, agora, são tidas como principais parceiros do projeto. “Com a intermediação de prefeituras, o CrowdPet poderá ser oferecido gratuitamente à população. Amadurecemos o conceito e percebemos que não podemos ter uma ´solução de estimação´”, afirma o pesquisador.

Para o futuro, Fabio Piva planeja adicionar outras funcionalidades ao aplicativo, como espaço para cadastramento de voluntários e associações protetoras de animais, listas de animais disponíveis para adoção e ainda uma área para oferta de recompensas aos que encontrarem animais perdidos.

A SciPet foi criada em 2016. Segundo Fabio Piva, os primeiros estudos da SciPet tiveram como base a pesquisa Where is my puppy? Retrieving lost dogs by facial features (Onde está meu cachorrinho?

Recuperando cachorros perdidos por características faciais). O trabalho foi realizado por pesquisadores do Laboratório Reasoning for Complex Data (Recod Lab), da Unicamp, sob orientação do professor Eduardo Valle, atualmente associado à SciPet.

“Foi uma das primeiras tentativas de aplicar biometria em animais. Eles demonstraram que métodos de biometria facial humana não são muito eficazes para efetuar a identificação de cães. Utilizando um método especialmente desenvolvido para animais conseguiram 89% de precisão, o equivalente ao percentual de acerto obtido por um observador humano especialista em cães”, diz o pesquisador.

No entanto, os resultados da pesquisa não podem ser transpostos diretamente para as condições reais de utilização do aplicativo CrowdPet. “O estudo baseou-se em fotos realizadas com os animais sempre na mesma posição e distância, isto é, centralizado. Mas precisaremos trabalhar com fotos feitas na rua, em diferentes posições e condições de luz”, observa Piva.

Além disso, as condições do animal perdido também poderão interferir no reconhecimento visual, já que ele poderá estar sujo ou ferido. Por isso, será necessária a realização de várias fotos do mesmo animal – e não apenas da face, mas do corpo inteiro, já que uma marca característica em qualquer parte do corpo poderá ser determinante para o reconhecimento.

“ O próximo passo será reproduzir os experimentos do artigo Where is my puppy? a partir de fotos feitas em cenário in-the-wild (ao ar livre). Esse será nosso principal desafio”, adianta Piva. E para vencê-lo, a SciPet contará com a ajuda do professor Anderson Rocha, especialista em estudos de Aprendizado de Máquina em cenário aberto, como pesquisador associado.


Você deve ser logado para comentar

Escreva um comentário

Sem comentários




Inscreva-se para ler nossas publicações

Inscreva-se

Inscreva-se para ver nossos downloads

Inscreva-se

Maintec 2018
6th November 2018
United Kingdom NEC, Birmingham
electronica 2018
13th November 2018
Germany Messe Munchen
SPS IPC Drives 2018
27th November 2018
Germany Nuremberg
International Security Expo 2018
28th November 2018
United Kingdom London Olympia
The Security Event 2019
9th April 2019
United Kingdom NEC, Birmingham