Apesar de a pandemia de COVID-19 continuar a ser uma realidade a nível mundial, a verdade é que o teletrabalho nem sempre é uma opção para todas as pessoas. A pensar nisso, uma startup norte-americana desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial (IA) capaz de verificar se os colaboradores estão a cumprir com o distanciamento social nos postos de trabalho. Para isso, o sistema analisa streams de vídeos em tempo real captados por uma câmara.
Em comunicado, a Landing AI dá o exemplo de uma fábrica que desenvolve equipamentos de proteção. Neste caso, os técnicos podem integrar o software nos sistemas de segurança para monitorizar o ambiente de trabalho. A ferramenta pode, então, destacar a vermelho as pessoas cuja distância de distanciamento social está abaixo do aceitável, tal como se verifica no vídeo de demonstração divulgado pela startup. O sistema pode ainda emitir um alerta para relembrar as pessoas de manterem uma distância segura se o "protocolo" for violado.
A questão da privacidade é ainda mais preocupante em plena pandemia. No início de abril, por exemplo, eram mais de 100 as organizações de direitos humanos, digitais e de liberdades cívicas preocupadas com os excessos de vigilância digital durante esta crise de saúde pública. Ainda assim, a startup esclarece que o sistema não reconhece indivíduos e aconselha os clientes a utilizarem esta ferramenta com "transparência e apenas com consentimento informado".
Calibração, deteção e medição: as três principais etapas do processo
A primeira etapa do pipeline é computar a homografia, que transforma a "visão" da câmara em perspetiva para aérea, ou seja, de cima para baixo. É este processo a que a empresa dá o nome de calibração. Uma vez que os frames de entrada são tirados por uma única câmara, o método mais simples de calibração envolve selecionar quatro pontos de vista em perspetiva e mapeá-los para os cantos de um retângulo através da visão de cima para baixo, explica a Landing AI. Isto pressupõe que todas as pessoas estejam no mesmo plano.
A partir desse mapeamento, a equipa pode obter uma homografia que pode ser aplicada em toda a imagem em perspetiva. Apesar de este método ser conhecido, a empresa garante que pode "ser complicado de aplicar corretamente". Por isso, criou uma ferramenta que os utilizadores, e não os técnicos, podem calibrar em tempo real.
Durante a etapa de calibração, o sistema estima ainda o fator de escala da perspetiva de cima para baixo. Assim, é possível saber, por exemplo, quantos pixéis correspondem a um metro.
A segunda etapa, relativa à deteção, envolve a aplicação de um detetor de pessoas em movimento para desenhar uma delimitação em torno de cada pessoa. Para simplificar, a startup utiliza uma rede de deteção de open source, baseada na arquitetura Faster R-CNN. Para depois "limpar" as caixas delimitadoras, a equipa aplica um processamento mínimo, como o conhecido como non-max suppression, e várias regras baseadas em heurísticas. Essas regras, explica a empresa, deverão ser escolhidas com base em suposições da "vida real", como por exemplo, o facto de os seres humanos serem mais altos do que largos. Assim, evita-se o risco de sobreajuste.
Na última fase do processo o sistema dedica-se à medição. Depois de cada pessoa estar contornada, a ferramenta estima a sua localização na perspetiva de cima para baixo. Uma vez que a etapa da calibração gera uma transformação de plano, a equipa aplica essa homografia no ponto central de cada "caixa delimitadora" das pessoas.
O último passo é calcular a distância de cada conjunto de indivíduos e escalar essa distância entre as pessoas. O destaque irá surgir quando as pessoas não estiverem a cumprir com o distanciamento social mínimo aceitável a vermelho, sendo reforçado com uma nova linha. Já as restantes pessoas surgem em torno de retângulos verdes.
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