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8 de fev. de 2023

Drone com IA com algoritmo de aprendizado profundo detecta pessoas com covid em cidades movimentadas



TX, 07/02/2023 



Locais lotados tendem a ser um centro de transmissão de doenças infecciosas. A pandemia do COVID-19 nos mostrou que é necessário encontrar maneiras de gerenciar áreas lotadas para ajudar a reduzir a propagação de doenças infecciosas. Veículos aéreos não tripulados (UAVs), como drones, podem detectar e registrar condições ambientais em diferentes alturas acima do solo em tempo real. Isso os torna ideais para detectar superlotação e comportamentos anormais de multidões, como tumultos.

Para esse fim, um grupo de cientistas liderados pelo professor Gwanggil Jeon, da Universidade Nacional de Incheon, na Coréia (Seul), desenvolveu um sistema de detecção visual em tempo real usando algoritmos de aprendizado profundo. "Neste artigo, propomos um sistema em tempo real para detectar superlotação e comportamento anormal da multidão. O sistema de monitoramento detecta excesso de densidade usando UAVs que se comunicam com um sistema de monitoramento social (SMS)", diz o Prof. Jeon.

Suas descobertas foram disponibilizadas em IEEE Transactions on Industrial Informatics.

O sistema pode ser dividido da seguinte forma. Primeiro, o UAV captura imagens da multidão. Em seguida, os quadros de vídeo dessa filmagem são alimentados no sistema de tomada de decisão. Nesse sistema de tomada de decisão, os recursos são primeiro extraídos usando uma 'arquitetura ResNet modificada'. Em seguida, os recursos são selecionados usando um 'algoritmo do ciclo da água' (WCA) e subsequentemente classificados em diferentes categorias que descrevem o nível de aglomeração ou o comportamento da multidão. Por fim, esses dados são inseridos em um SMS.

O modelo proposto foi capaz de detectar superlotação com uma precisão de 96,55% em tempo real. Também foi capaz de detectar o comportamento da multidão, o que é importante para monitorar e sugerir rotas alternativas para evitar a propagação de doenças infecciosas. Além disso, o sistema é robusto e oferece detecção rápida com alta precisão devido à arquitetura ResNet modificada, que possui menos camadas de ponta a ponta.

"Nosso novo sistema pode ser implantado e implementado em cidades inteligentes para ajudar a atender a vários propósitos do sistema social. É uma ferramenta poderosa que pode ajudar a conter a propagação de doenças infecciosas, como o COVID-19, monitorando o comportamento da multidão e sugerindo rotas apropriadas para movimentos de multidão por SMSs", conclui o Prof. Jeon.

O sistema proposto abre caminho para a aplicação do mundo real de detecção visual para fins de controle de multidões.

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Fonte:https://techxplore.com/news/2023-02-deep-learning-assisted-visual-overcrowding-covid-.html 

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