Pesquisadores alem\u00e3es e espanh\u00f3is desenvolveram uma nova tecnologia de vis\u00e3o artificial para detectar pedestres. <\/p>\n
O sistema, a ser instalado no interior dos autom\u00f3veis, detecta os pedestres e calcula o risco de colis\u00e3o, ou seja, o risco de que o carro onde est\u00e1 instalado o sistema atropele o pedestre. <\/p>\n
“O novo sistema pode detectar pedestres de dentro do ve\u00edculo usando c\u00e2meras no espectro vis\u00edvel, e faz isso inclusive \u00e0 noite,” afirma o Dr. David Fern\u00e1ndez Llorca, da Universidade de Alcal\u00e1, na Espanha, um dos autores do projeto. <\/p>\n
As c\u00e2meras no espectro vis\u00edvel a que o pesquisador se refere s\u00e3o c\u00e2meras digitais comuns, o que significa que o sistema como um todo \u00e9 barato e j\u00e1 nasce miniaturizado. <\/p>\n
A Honda j\u00e1 havia desenvolvido um sistema de detec\u00e7\u00e3o noturna de pedestres, usando c\u00e2meras de infravermelho. J\u00e1 o projeto europeu Save-U criou um sistema para detec\u00e7\u00e3o de ciclistas, baseado em c\u00e2meras de infravermelho e radar. <\/p>\n
Vis\u00e3o artificial est\u00e9reo densa <\/p>\n
A grande novidade da nova t\u00e9cnica de vis\u00e3o artificial \u00e9 o que os cientistas chamaram de “sistema est\u00e9reo denso”. <\/p>\n
O termo est\u00e9reo se refere \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o de duas c\u00e2meras, distantes 30 cent\u00edmetros uma da outra, montadas em uma estrutura \u00fanica, logo abaixo do retrovisor interno. <\/p>\n
Isto d\u00e1 ao sistema a possibilidade de fazer c\u00e1lculos de profundidade na imagem captada, avaliando a dist\u00e2ncia do carro at\u00e9 o pedestre, ou do pedestre que estiver na lateral da rua at\u00e9 a faixa de rolamento. <\/p>\n
J\u00e1 o termo denso refere-se \u00e0 coleta de informa\u00e7\u00f5es de todos os pontos que comp\u00f5em as duas imagens capturadas, em tempo real – sistemas ditos n\u00e3o-densos usam os contornos ou os cantos dos objetos, de forma a otimizar o processamento. <\/p>\n
Os sistemas de vis\u00e3o artificial est\u00e9reos densos permitem um reconhecimento mais preciso do ambiente, o que inclui n\u00e3o apenas pedestres, mas tamb\u00e9m buracos, estrutura do asfalto e at\u00e9 varia\u00e7\u00f5es no contato entre o carro e a rodovia. <\/p>\n
Segundo o grupo, a detec\u00e7\u00e3o de pedestres foi otimizada por um fator de 7,5 em compara\u00e7\u00e3o com os sistemas n\u00e3o-densos. <\/p>\n
Objetos em movimento podem ser detectados em menos de 200 milissegundos. <\/p>\n
Hardware dedicado <\/p>\n
O algoritmo de vis\u00e3o artificial em tempo real \u00e9 muito intensivo em processamento, o que exigiu o desenvolvimento de um hardware dedicado, baseado na tecnologia FPGA (Field Programmable Gate Array) – um sistema eletr\u00f4nico com blocos l\u00f3gicos que podem ser reconfigurados usando uma linguagem espec\u00edfica. <\/p>\n
As imagens ressaltando os riscos detectados podem ser projetadas em uma tela dedicada, ou sobre a parte interna do p\u00e1ra-brisas. <\/p>\n
A informa\u00e7\u00e3o ao motorista tamb\u00e9m pode ser passada atrav\u00e9s de algum tipo de alarme visual ou sonoro, ou pode ser dirigida diretamente para o controle do carro, acionando os freios automaticamente. <\/p>\n
A Mercedes-Benz ajudou a financiar o projeto, e anunciou que est\u00e1 avaliando as quest\u00f5es econ\u00f4micas em um estudo para incluir a tecnologia em seus modelos mais luxuosos. <\/p>\n
Bibliografia: <\/p>\n The Benefits of Dense Stereo for Pedestrian Detection <\/em><\/p>\n Autor: Inova\u00e7\u00e3o Tecnol\u00f3gica <\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Pesquisadores alem\u00e3es e espanh\u00f3is desenvolveram uma nova tecnologia de vis\u00e3o artificial para detectar pedestres. O sistema, a ser instalado no interior dos autom\u00f3veis, detecta os pedestres e calcula o risco de colis\u00e3o, ou seja, o risco de que o carro onde est\u00e1 instalado o sistema atropele o pedestre. “O novo sistema pode detectar pedestres de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":21981,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[6,40],"tags":[],"class_list":{"0":"post-21980","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-noticias","8":"category-tecnologia"},"yoast_head":"\n
\nChristoph G. Keller, Markus Enzweiler, Marcus Rohrbach, David Fern\u00e1ndez Llorca, Christoph Schn\u00f6rr, Dariu M. Gavrila
\nIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems
\nVol.: 12 Issue:4 – 1096 – 1106
\nDOI: 10.1109\/TITS.2011.2143410 <\/p>\n