Com o método, eles alcançaram uma eficácia próxima à do ser humano
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| Participaram da pesquisa os estudantes Mirela, Gustavo, Marcos, Willian e Alceu (da esquerda para a direita) |
Alunos do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, identificaram um método capaz de detectar automaticamente fogo em imagens. A técnica é muito relevante para cenários de emergência, tais como grandes incêndios ou explosões, nos quais usuários de dispositivos móveis poderão informar as autoridades sobre a situação no local em tempo real, enviando fotos por meio de um aplicativo. Essas imagens serão utilizadas para auxiliar a tomada de decisões em uma central de controle. Porém, diante da enormidade de fotografias enviadas, como filtrá-las e determinar quais imagens são realmente úteis para uma operação de resgate mais eficaz?
“A quantidade de imagens a ser recebida pelo sistema é muito grande e é impossível que um ser humano, em pouco tempo, analise todas e selecione as melhores para tomar uma decisão. Essa é uma questão que nosso trabalho resolveu”, explica o doutorando do ICMC Marcos Bedo, um dos envolvidos no projeto. A necessidade de desenvolver o método nasceu com o Projeto Rescuer, um sistema capaz de gerenciar crises em polos industriais e em ambientes com grande número de pessoas como shows e eventos esportivos. Por meio de um aplicativo que está sendo criado para o projeto, o usuário envia fotos ou vídeos durante uma situação de emergência e, com isso, as autoridades podem traçar uma estratégia mais eficiente de resgate.
Para descobrirem qual o melhor método para a identificação de fogo, os estudantes propuseram uma técnica que envolve diversos algoritmos – sequências de comandos que são passadas para o computador a fim de definir uma tarefa. Os alunos identificaram 36 combinações de algoritmos capazes de verificar similaridade entre padrões de cores, texturas e formas. A partir disso, avaliaram essas combinações a fim de encontrar a estratégia mais adequada para a detecção de fogo, alcançando uma eficácia superior a 85%, próxima à do ser humano, que é de 92%.
“Podemos entender essa técnica como um filtro. Quando o usuário posta uma fotografia, ela é analisada automaticamente e o sistema acusa a presença de fogo. Caso a foto não contenha fogo, a figura é filtrada e não chega à central de controle”, completa Bedo. Ele disse ainda que outras pesquisas também estão em andamento para identificação de fumaça e explosões e que serão integradas à técnica de detecção de fogo. A meta é incorporar totalmente a técnica ao Rescuer até março de 2016.
Uma das maiores dificuldades durante a execução da pesquisa foi a coleta das imagens para que os estudantes pudessem realizar testes. Para que isso fosse possível, eles criaram um software para a coleta de fotos da rede social Flickr, onde os usuários podem marcar as imagens com palavras-chave, indicando a presença de fogo.
“Depois disso, recrutamos pessoas para analisar essas fotografias manualmente, pois em algumas figuras, apesar delas estarem marcadas com a palavra fogo, nem sempre essa informação estava correta. A legenda e a interpretação feitas pelos usuários podem ser enganosas”, afirma Alceu Costa, também aluno de doutorado do ICMC. Ele cita como exemplo a imagem de uma vela dentro de um copo. Apesar de existir, de fato, fogo, não se trata de uma fotografia relacionada a um incêndio ou a uma explosão. Cada foto foi analisada por três pessoas, sendo que, se duas delas interpretavam que havia fogo, a imagem era marcada como realmente contendo fogo.
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| Técnica para identificar fogo em imagens será utilizada na plataforma Rescuer, sendo incorporada especificamente no Sistema de Análise da Dados |
O grupo de estudantes conta com cinco participantes no total, sendo um deles ainda aluno da graduação do ICMC. “Foi importante participar do projeto pelo aprendizado, apliquei muitos conceitos da graduação e vou utilizar alguns dos dados coletados no meu trabalho de conclusão de curso. A ideia é que os algoritmos desenvolvidos fiquem disponíveis no site do Laboratório de Bases de Dados e Imagens”, diz Gustavo Blanco, aluno de Ciências de Computação do Instituto.
Premiação - O trabalho Techniques for effective and efficient fire detection from social media images, foi premiado como Best Student Paper na International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS), realizada no primeiro semestre de 2015, em Barcelona. Sob a orientação dos professores Agma Traina, Caetano Traina e Jose Rodrigues Jr., todos do ICMC, o artigo levou cerca de seis meses para ser concluído.
Além de Marcos Bedo, Gustavo Blanco e Alceu Costa, também participaram diretamente do trabalho os alunos Willian de Oliveira e Mirela Cazzolato – ambos estudantes de doutorado do ICMC. Alguns dos envolvidos recebem bolsa do Projeto Rescuer, financiado pelo CNPq e União Europeia, enquanto outros são bolsistas CAPES e FAPESP.
Sobre o Rescuer - A iniciativa conta com a participação de mais de 40 pesquisadores brasileiros, alemães, austríacos e espanhóis, envolvendo sete instituições parceiras além do ICMC: a Universidade Federal da Bahia (que coordena o projeto no Brasil); o Instituto Fraunhofer de Engenharia de Software Experimental (IESE), sediado na Alemanha; a Universidade Politécnica de Madri; o Comitê de Fomento Industrial de Camaçari; as empresas MTM Tecnologia, Vomatec e FireServ; e o Centro de Pesquisa Alemão em Inteligência Artificial (DFKI). “É um projeto muito desafiador, pois envolve a participação de muitas pessoas e as decisões não estão centradas em apenas um lugar. Portanto, a pesquisa passa não somente pelo desenvolvimento de algoritmos, mas também pelo trabalho coletivo”, finaliza Bedo.
Texto: Henrique Fontes – Assessoria de Comunicação do ICMC/USP
Site do Rescuer: www.rescuer-project.org
Assessoria de Comunicação do ICMC: (16) 3373.9666
E-mail: comunica@icmc.usp.br
