Aplicativo utiliza visão computacional para identificar animais perdidos

Suzel Tunes  |  Pesquisa para Inovação – O Centro de Controle de Zoonoses do município paulista de Vinhedo iniciou em julho um recenseamento dos animais que participam de campanhas de vacinação. O objetivo é manter um cadastro atualizado para o controle da população de animais perdidos e abandonados nas ruas. A identificação e o cadastramento estão sendo realizados com o auxílio do aplicativo CrowdPet, desenvolvido pela SciPet, uma das empresas-filhas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

O aplicativo para smartphones utiliza métodos de Visão Computacional e Inteligência Artificial na identificação de animais e está sendo desenvolvido com o apoio do Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).

O CrowdPet foi concebido para cruzar duas fontes de dados: as fotos dos animais perdidos cadastradas por seus donos e fotos de animais avistados nas ruas por voluntários. “O aplicativo estabelece a correspondência entre as duas imagens por meio de métodos computacionais de reconhecimento visual e faz o rastreamento por geolocalização do local onde foi feita a foto do animal perdido”, esclarece Fabio Rogério Piva, CEO da empresa e doutor em Ciência da Computação pela Unicamp.

Ao final da Fase 1 do projeto PIPE, de análise da viabilidade da proposta, a SciPet chegou a um protótipo capaz de diferenciar, com 99% de acerto, cães e gatos de quaisquer outras imagens. “Mesmo que um usuário fotografe pessoas ou objetos, o sistema só cadastrará fotos dos animais”, explicou Fábio Piva.

A pesquisa, realizada por bolsistas sob orientação de Fernanda Andaló, diretora de Tecnologia (CTO) da empresa, foi selecionada entre os finalistas do Prêmio Inova Unicamp de 2017. Mas o próximo passo é ainda mais complexo: obter a identificação precisa de cada indivíduo.

Redirecionamento do plano de negócio

A primeira versão do Plano de Negócios do CrowdPet elegia como público-alvo exclusivamente pessoas interessadas em encontrar animais de estimação desaparecidos, que se articulariam numa espécie de “rede social”. Porém, antes de concluir a Fase 1 do Programa, a SciPet foi selecionada para participar da 4ª edição do Programa de Treinamento de Empreendedores de Alta Tecnologia, da FAPESP, entre 31 de julho e 19 de setembro de 2017.

Durante o treinamento, a equipe da empresa realizou mais de uma centena de entrevistas com potenciais clientes. Ouvindo o mercado, notaram que havia demanda de prefeituras por um censo para controle da população de animais abandonados. “Esse é um problema em aberto. É difícil eliminar a dupla contagem. Algumas prefeituras utilizam microchips, mas é um processo caro”, diz Fabio Piva.

Nesse momento, a empresa tomou uma decisão estratégica: decidiu oferecer o aplicativo para prefeituras como prestação de serviço de mapeamento e monitoramento da população de animais de rua. “Além de Vinhedo, já estamos em contato com várias prefeituras que estão montando departamentos de bem-estar animal”, diz Piva.

As prefeituras, agora, são tidas como principais parceiros do projeto. “Com a intermediação de prefeituras, o CrowdPet poderá ser oferecido gratuitamente à população. Amadurecemos o conceito e percebemos que não podemos ter uma ´solução de estimação´”, afirma o pesquisador.

Para o futuro, Fabio Piva planeja adicionar outras funcionalidades ao aplicativo, como espaço para cadastramento de voluntários e associações protetoras de animais, listas de animais disponíveis para adoção e ainda uma área para oferta de recompensas aos que encontrarem animais perdidos.

Desafio do reconhecimento de animais

A SciPet foi criada em 2016. Segundo Fabio Piva, os primeiros estudos da SciPet tiveram como base a pesquisa Where is my puppy? Retrieving lost dogs by facial features (Onde está meu cachorrinho? Recuperando cachorros perdidos por características faciais). O trabalho foi realizado por pesquisadores do Laboratório Reasoning for Complex Data (Recod Lab), da Unicamp, sob orientação do professor Eduardo Valle, atualmente associado à SciPet.

“Foi uma das primeiras tentativas de aplicar biometria em animais. Eles demonstraram que métodos de biometria facial humana não são muito eficazes para efetuar a identificação de cães. Utilizando um método especialmente desenvolvido para animais conseguiram 89% de precisão, o equivalente ao percentual de acerto obtido por um observador humano especialista em cães”, diz o pesquisador.

No entanto, os resultados da pesquisa não podem ser transpostos diretamente para as condições reais de utilização do aplicativo CrowdPet. “O estudo baseou-se em fotos realizadas com os animais sempre na mesma posição e distância, isto é, centralizado. Mas precisaremos trabalhar com fotos feitas na rua, em diferentes posições e condições de luz”, observa Piva.

Além disso, as condições do animal perdido também poderão interferir no reconhecimento visual, já que ele poderá estar sujo ou ferido. Por isso, será necessária a realização de várias fotos do mesmo animal – e não apenas da face, mas do corpo inteiro, já que uma marca característica em qualquer parte do corpo poderá ser determinante para o reconhecimento.

“ O próximo passo será reproduzir os experimentos do artigo Where is my puppy? a partir de fotos feitas em cenário in-the-wild (ao ar livre). Esse será nosso principal desafio”, adianta Piva. E para vencê-lo, a SciPet contará com a ajuda do professor Anderson Rocha, especialista em estudos de Aprendizado de Máquina em cenário aberto, como pesquisador associado.

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