ブラジルのドライバーが前方の交通渋滞や路肩に駐車している車両について警告されるのと同じように、間もなくスマートフォンや車のコンピューター画面にアリクイ、オオカミ、バクが横切ることをリアルタイムで警告する通知が表示されるようになるかもしれません。高速道路。人間が必ずしも問題の動物を見たり、制御ボタンを押して警告を送信する必要はありません。

これを可能にするために重要なステップは、コンピューターブラジルの野生動物を自動的に検出する視覚モデル。記事で説明されているように、研究者たちはこれを達成しました出版された日記で科学レポート。

「これらの種は、ブラジル道路生態研究センター[CBEE、ラブラス連邦大学、UFLA]が推奨する指標に従って選択されました。このセンターの推定によると、毎年約4億7,500万頭の動物がブラジルの道路で殺されています。」私たちはブラジルの種のデータベースを作成し、それらを検出するために多数のコンピューター ビジョン モデルをトレーニングしました」と、この記事の筆頭著者であるガブリエル ソウト フェランテ氏は述べています。彼はこの研究を、サンカルロスにあるサンパウロ大学数学コンピューター科学研究所 (ICMC-USP) で修士課程の研究の一環として実施しました。

フェランテ氏の指導教員であり、この論文の最終著者である ICMC-USP 教授のロドルフォ・イポリト・メネゲット氏によると、他国のグループはしばらくの間、以下のようなものを検出するシステムの開発に取り組んでいるという。野生動物しかし、海外で作られたモデルはブラジルの動物を検出するのが苦手です。さらに、道路上の動物を識別するように設計されたものはほとんどありません。これは、視界が悪いことが多い環境での迅速な検出が必要な用途です。

「ドライバーは大型動物との衝突でも重大な危険にさらされています。多くの場合、ドライバーはそれらを回避するための行動をとる時間が十分にありません。私たちのシステムは、ポータブルコンピュータに接続された路側カメラを使用しており、その点で革新的です。」と彼は言いました。

即時検出

ブラジルの種を認識するシステムを開発するために、研究者らはまず、道路交通に巻き込まれる可能性が最も高いブラジルの哺乳類のデータベースを構築し、パブリックドメイン（著作権保護なし）にある1,823枚の写真を見つけてインターネットからダウンロードした。必要に応じて、種の識別を妨げる可能性のある「ノイズ」（色や明るさなどのランダムな変化）を除去したり、さまざまな角度を含めることで識別を支援したりするために画像が編集されました。

次に、研究者らは、オブジェクトのリアルタイム検出に広く使用されているコンピューター ビジョン アルゴリズムである YOLO (You Only Look Once) のさまざまなバージョンをテストしました。野生動物。その利点の 1 つは、精度よりも速度が優先されるため、大型動物のリアルタイム識別に最適なタイプである 1 段階検出です。選択に影響を与えたもう 1 つの要因は、リソースが比較的限られているタブレットやポータブル コンピューターなど、いわゆるエッジ デバイス上でシステムを実行できる可能性でした。

サンカルロス生態公園の研究者が記録した動物のビデオは、システムの効率をテストするために使用されました。データベースの将来の更新には、森林カメラトラップや道路脇のカメラで撮影された動物の画像が含まれる予定です。

不思議なことに、YOLO の古いバージョンは動物の検出に優れていました。「モデルは、日中に撮影された画像の 80% で、動物がはっきりと写っている状態でその種を正確に検出しました」とフェランテ氏は述べた。典型的なコンピューター ビジョンの問題 (夜間の検出不良など)雨天または動物が部分的に隠れている場合）は持続し、今後の研究の焦点となるでしょう。

新しい画像はデータベースに追加され、有料道路運営者と提携します。市政府既存のテクノロジーとの統合を含め、現実世界の状況でシステムをテストできるようになります。

2020年、メネゲット率いるグループは、応用サンパウロ州の都市カタンドゥバの道路利用者のスマートフォンで収集されたリアルタイム データを使用して、ドライバーに交通状況を知らせます。Waze や Google Maps などのアプリとの違いは、このシステムでは自治体の交通当局がデータを入力できることです。

「1つの可能性としては、当社の動物検知システムを、当社が既に導入しているこのアプリと組み合わせて、動物とドライバーの安全性を高めることです」とメネゲット氏は語った。