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| Foto: Reprodução UFC |
Uma solução para esse problema é apresentada nos estudos desenvolvidos em parceria entre pesquisadores da Universidade Federal do Ceará e de universidades da Coreia do Sul e do Irã.
Com base em inteligência artificial, o sistema é treinado para identificar tanto situações de violência quanto a presença de objetos suspeitos. Ao monitorar ambientes em tempo real, ele detecta os elementos e condições duvidosas e envia um alerta, por computador ou celular, para que uma equipe avalie a situação naquele dado momento.
“Todas as cenas são registradas ao longo do dia. Entretanto, somente aquelas relevantes são destacadas pelo sistema. Dessa forma, a equipe poderá analisar o que aconteceu durante todo o dia, de modo a obter mais informações que possam auxiliar na solução dos fatos”, explica o Prof. Victor Hugo C. de Albuquerque, do Departamento de Engenharia de Teleinformática da UFC, que, em conjunto com uma equipe internacional de pesquisadores, desenvolveu o sistema.
Os pesquisadores apontam que o aumento significativo na implantação de câmeras de vigilância, tanto no setor público quanto no privado, tem impossibilitado o monitoramento automático das imagens, pois a detecção de determinada atividade como normal ou anormal é bastante difícil de ser avaliada de forma inteligente.
Assim, a atividade ainda requer o envolvimento do ser humano e as suas competências de gestão e monitorização para que o processo seja eficiente. Um trabalho que, devido ao volume cada vez maior de vídeos a monitorar, torna-se tedioso e demorado para as autoridades de segurança.
Quando ocupou cargo de direção e assessoramento na Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social do Estado do Ceará (SSPDS), o Prof. Victor Hugo deparou com esse desafio e buscou uma solução. A ideia, aponta, era utilizar as câmeras de videomonitoramento do Sistema Policial Indicativo de Abordagem (SPIA) para, além das funcionalidades atuais, “combater a criminalidade através do reconhecimento de cenas de violência por meio de detecção de objetos suspeitos como, por exemplo, arma de fogo, faca, entre outros, assim como pelo reconhecimento de atividades suspeitas”.
Então, diante da limitação de verbas públicas e do pouco interesse de setores privados, buscou parceiros de pesquisa internacionais para seu intento e se uniu a um grupo de pesquisadores das universidades de Sejong e Sungkyunkwan, ambas em Seul, na Coreia do Sul, e da Universidade de Teerã, no Irã.
Com essa equipe, o professor desenvolveu o sistema de monitoramento assistido por inteligência artificial para detecção de violência. Até aqui, não há novidade, pois as câmeras de videomonitoramento estão cada vez mais inteligentes e já contam com algoritmos capazes de reconhecer objetos, cenas e ações em tempo real. Entretanto, limitações de hardware desses equipamentos reduzem a sua eficiência, uma vez que, para uma maior eficiência, precisam utilizar mais banda larga e energia, o que acaba por encarecer tais soluções.
Solução Mais Econômica
Consumindo menos energia e mantendo a assertividade, os pesquisadores criaram um sistema que utiliza algoritmos leves para a detecção de violência nos vídeos. Através da utilização da internet das coisas industrial (IIoT), o sistema armazena, processa, analisa e transmite as informações em tempo real, inclusive com o reconhecimento facial, de placas de carro e de outras fontes de interesse que sejam relevantes para a polícia.
“Isto significa que o policial que trabalha ‘na ponta’ pode atuar mais rapidamente e de forma eficaz e eficiente”, garante o professor, que integra também o Laboratório de Engenharia de Sistemas de Computação (LESC) da UFC.
O que torna a proposta mais econômica são os novos algoritmos propostos, explica Victor Hugo, pois eles irão exigir câmeras e equipamentos de processamento mais baratos, basta que tenham habilidade para processar o software desenvolvido. Os algoritmos são mais leves, exigem menos uso de Internet, porque já vêm “treinados” para identificar cenas violentas, mas também podem ser reconfigurados para determinadas situações nas quais não foram desenvolvidos, ou seja, podem ser atualizados conforme a necessidade.
Para treinar o dispositivo, os pesquisadores utilizaram centenas de vídeos do YouTube e cenas de disputas de hóquei, coletadas nos campos da National Hockey League. “Isso foi feito devido às limitações de bases de dados. O objetivo inicial era validar o modelo computacional em diferentes situações. Como o hóquei apresenta diferentes tipos de movimentos, com aglomerado de pessoas e muitas ações executadas em um único momento, foi selecionado por ser um caso crítico, isto é, se nessa situação a metodologia proposta funcionasse, em outras, seria muito mais fácil de ela ser executada”, explica o professor.
Os processos de desenvolvimento do sistema foram publicados em periódicos científicos internacionais. O artigo “Artificial Intelligence of things-assisted two-stream neural network for anomaly detection in surveillance Big Video Data” (“Rede neural de dois fluxos assistida por inteligência artificial das coisas para detecção de anomalias em vigilância Big Video Data”) foi publicado na revista Future Generation Computer Systems, em abril de 2022, e o artigo “AI-assisted edge vision for violence detection in iot-based industrial surveillance networks” (“Visão de borda assistida por IA para detecção de violência em redes de vigilância industrial baseadas em IoT”), na IEEE Transactions on Industrial Informatics, em agosto do mesmo ano.
UTILIZAÇÃO NA SEGURANÇA PÚBLICA E NA INDÚSTRIA
O sistema foi idealizado, inicialmente, para ser aplicado à na segurança pública, como uma ferramenta auxiliar e complementar àquelas utilizadas atualmente. Isto é, uma abordagem baseada em smart cities (cidades inteligentes), explica o Prof. Victor Hugo. Entretanto, o método hoje permite diversas aplicações seja para situações em ambientes externos, como no caso da segurança pública de cidades (outdoor), ou internos, como na vigilância de indústrias (indoor). “Na indústria, além da detecção de violência, ele pode também ser utilizado para prevenção de incêndios. Bate-boca entre funcionários são os casos comuns na indústria que podem ser detectados pela análise das expressões faciais, por exemplo”, esclarece.
Segundo o professor, o sistema foi testado e validado em bases de dados públicas, como também analisado o consumo de hardware quando os algoritmos são embarcados. O próximo passo será testar todo o sistema em campo. Contudo, para isso, os pesquisadores necessitam de um parceiro que possa e tenha autorização de colocar câmeras na cidade. “Podem ser as próprias câmeras do SPIA. Daí, analisaremos a performance do sistema em imagens e em tempo real”, informa Victor Hugo.
O professor e pesquisador confirma, contudo, que o sistema é “altamente viável e necessário para garantir a segurança da população. Além de reconhecer infratores, prevenir e auxiliar na solução de crimes, o sistema pode ser utilizado como uma ferramenta estratégica nas tomadas de decisão de gestores da segurança pública”, destaca.
Victor Hugo informa que há interesse no patenteamento do sistema e que já se iniciaram as movimentações nesse sentido. “Entretanto, para garantir os direitos autorais, resolvemos publicá-lo. Obviamente, dependendo do interesse de um potencial parceiro, podemos negociar a patente, como também a comercialização do mesmo”, pondera.
