Atenção, anta no perímetro próximo da via”. Um projeto de aplicativo para motoristas visa reduzir, por meio da tecnologia de Inteligência Artificial (IA), os atropelamentos de animais selvagens no Brasil, principal ameaça a diversas espécies vulneráveis.

No Brasil, 475 milhões de animais morrem anualmente esmagados ou atropelados nas estradas, segundo cálculos do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia Rodoviária (CBEE) da Universidade Federal de Lavras, em Minas Gerais.

Esse número contabiliza apenas animais vertebrados, desde pássaros e rãs até mamíferos. A capivara, o tatu e o gambá estão entre os mais atropelados.

“De 15 a 17 animais são atropelados a cada segundo nas nossas rodovias. E isso, na prática, se transforma no maior impacto direto à fauna que existe hoje no Brasil”, afirma o coordenador do CBEE, Alex Bager.

Preocupado com essa realidade, Gabriel Souto Ferrante, aluno de mestrado em Ciência da Computação na Universidade de São Paulo (USP), desenvolve desde 2021 um sistema baseado em visão computacional para detectar espécies e alertar sobre sua presença no percurso.

O projeto, realizado em conjunto com o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP, foi divulgado em janeiro pela revista Scientific Reports.

– Da onça-parda ao jaguarundi –

Souto identificou as cinco espécies de médio e grande porte que mais morrem quando atropeladas na vasta rede rodoviária do país. São elas anta, lobo-guará, onça-parda, jaguarundi e tamanduá-bandeira, todas com populações em declínio.

Ele criou um banco de dados com milhares de fotos para treinar seu modelo de IA.

Depois, realizou testes extensivos com um algoritmo de detecção de objetos em tempo real de alta precisão, chamado YOLO. E, por fim, as análises com imagens dos animais monitorados em movimento, que foram bem-sucedidas, segundo o pesquisador.

No entanto, mais testes são necessários para implementar esta tecnologia na prática. Mas, acima de tudo, é preciso “apoio dessas empresas que gerenciam as estradas”, disse Souto, de 25 anos, à AFP.

O acesso a câmeras nas rotas e equipamentos de “computação de borda” (edge computing, processamento na própria origem ou próximo à geração de dados) também são necessários para enviar o sinal de alerta ao motorista e também à empresa concessionária, para que a empresa possa “fazer a remoção do animal e a captura do mesmo”.

A tecnologia também melhoraria a segurança para os humanos, que muitas vezes são vítimas de acidentes devido a cruzamentos de animais.

– Corredores vegetais –

Para minimizar o efeito da fragmentação do habitat devido às estradas, várias estratégias foram implementadas no Brasil, explicou Bager à AFP.

A sinalização rodoviária tradicional que alerta para a possível presença de animais não convence os motoristas, que reduzem a velocidade em apenas 3% ao verem as placas.

Existem os chamados corredores ecológicos e pontes verdes, que podem ser passagens subterrâneas (para atravessar sob as rodovias) ou passarelas elevadas, às vezes cobertas com vegetação, troncos e cordas para incentivar a passagem dos animais.

“As passagens inferiores, em termos de medida de mitigação, são as mais difundidas hoje no Brasil. Nós temos depois duas passagens vegetadas, uma no Rio de Janeiro para o mico-leão-dourado e outra em São Paulo”, explicou Bager.

Mas essa infraestrutura é insuficiente e o seu impacto é mínimo em um país de dimensão territorial gigantesca.

Em 2014, o especialista criou o Sistema Urubú, uma “rede social de consciência cidadã”, que contou com mais de 50 mil pessoas que relatavam casos de atropelamentos à fauna silvestre em todo o território brasileiro.

As informações coletadas ajudaram a criar políticas públicas e inclusive um projeto de lei para garantir a circulação segura dos animais, que ainda aguarda votação no Congresso, disse.

Mas a falta de recursos financeiros obrigou-o a suspender a plataforma no ano passado.

No entanto, Bager não desiste e insiste nos esforços para reativá-la.

“Temos cada vez mais estradas, mais veículos e um número de animais atropelados que provavelmente continua crescendo”, lamentou.

Fonte: ISTOÉ

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Assim como um GPS alerta os motoristas quando ocorrem engarrafamentos ou acidentes na estrada, uma nova inteligência artificial permitirá que avisos sobre animais selvagens na pista sejam emitidos, evitando colisões com os bichos.

O novo sistema de IA, que detecta quando animais estão na estrada, foi desenvolvido por meio de uma pesquisa apoiada pela FAPESP e publicada na revista Scientific Reports.

Alerta! Animal na estrada

• Um grupo de pesquisadores desenvolveu um modelo de visão computacional com IA que detecta animais da fauna brasileira, frequentemente vítimas de atropelamentos na estrada.
• Para isso, treinaram o modelo com um banco de dados contendo 1.823 imagens dos animais mais ameaçados, como o tamanduá, o lobo-guará e a anta.
• A ideia é que o novo sistema utilize as próprias câmeras da rodovia para detectar os bichos de forma rápida e efetiva.
• Atualmente, ele está sendo testado com diferentes versões da tecnologia YOLO, usada para detectar objetos.
• No futuro, os pesquisadores esperam que o sistema possa ser integrado ao GPS para emitir alerta de animais na pista em tempo real.

Classes de animais incluídas no sistema – Imagem: Scientific Reports

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Sistema YOLO

O sistema YOLO (You Only Look Once) é uma tecnologia de visão computacional comumente utilizada para identificar objetos. Diferentes versões de sua arquitetura estão sendo usadas em experimentos do novo modelo de detecção de animais selvagens, pois possui algumas vantagens importantes para o projeto.

Uma delas é a detecção em um estágio, que permite a identificação dos animais em tempo real. Além disso, pode ser utilizada em dispositivos portáteis com capacidade de processamento que executam tarefas relativamente complexas.

No experimento com o YOLO, foram utilizados vídeos de animais que habitam o Parque Ecológico de São Carlos. As versões mais antigas do sistema apresentaram resultados promissores, com 80% de assertividade na detecção dos bichos.

Aprimoramento e testes práticos

Apesar de promissor, o modelo de IA ainda precisa passar por aprimoramentos na detecção em ambientes escuros, com chuva e com animais parcialmente escondidos. Esses problemas devem ser o foco dos pesquisadores nos próximos passos do estudo. No momento, a equipe está buscando parcerias com concessionárias para a realização de testes em situações reais.

Fonte: Olhar Digital

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Aproximadamente 475 milhões de animais são atropelados nas estradas brasileiras todos os anos, segundo dados do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras (UFL). Para reduzir esse número, pesquisadores criaram um novo sistema com a ajuda da inteligência artificial.

Com o apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), os responsáveis pelo projeto desenvolveram um modelo de visão computacional que detecta animais da fauna brasileira de forma automática. A partir dele, eles criaram um programa que notifica o motorista.

O condutor recebe o aviso no celular ou no computador de bordo, informando que um animal, como tamanduá, lobo-guará ou anta, está cruzando a pista. Esse sistema pode ajudar a prevenir acidentes, uma vez que o motorista consegue prever a presença da espécie e realizar a manobra necessária com menos riscos.

Criamos um banco de dados de espécies brasileiras e treinamos os modelos de visão computacional para detectá-las”, conta Gabriel Souto Ferrante, Mestre em Ciências da Computação e Matemática Computacional pelo ICMC USP em São Carlos (SP).

Criação e aplicação do projeto

Os pesquisadores utilizaram um banco de dados com fotos sem direitos autorais de 1.800 espécies com mais chances de serem atropeladas nas estradas brasileiras. Em seguida, encontraram a versão ideal da arquitetura YOLO (You Only Look Once, ou “você olha apenas uma vez”, em tradução livre) para criar o modelo.

A configuração escolhida por eles consegue detectar o animal em apenas um estágio, o que é perfeito para a identificação em tempo real.Para testar o funcionamento do sistema, os pesquisadores captaram vídeos de animais no Parque Ecológico de São Carlos.

Para o futuro, são esperadas atualizações no banco de dados para incluir imagens capturadas em armadilhas fotográficas e câmeras de rodovias.

A ideia dos criadores agora é realizar parcerias com concessionárias de rodovias e prefeituras para integrar a novidade a tecnologias já existentes.”Estes modelos de visão que combinam processamento de imagem com IA, após uma detecção e classificação na pista, poderiam ser conectados a um app de mobilidade (que não foi alvo do projeto). Além disso, a parceria com o Google Maps ou o Waze pode ser uma possibilidade futura”, acrescenta o pesquisador.

Fonte: News Motors Notícias

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Da mesma forma que um motorista pode hoje ser avisado de um engarrafamento ou um carro parado no acostamento, em algum tempo notificações poderão pular na tela do smartphone ou do computador de bordo do carro avisando, em tempo real, que um tamanduá, um lobo-guará ou mesmo uma anta estão atravessando a pista. Tudo isso sem que nenhum humano precise necessariamente ver esses animais antes nem acionar comandos para fazer os alertas.

Para que algo assim se tornasse realidade, um passo importante era a construção de um modelo de visão computacional que detectasse, automaticamente, animais da fauna brasileira. O sistema foi criado por pesquisadores apoiados pela Fapesp e descrito na revista Scientific Reports.

“Essas espécies foram escolhidas conforme métricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas [CBEE, da Universidade Federal de Lavras]. Segundo as estimativas do centro, cerca de 475 milhões de animais são atropelados por ano nas estradas do país. Criamos, então, um banco de dados de espécies brasileiras e treinamos os modelos de visão computacional para detectá-las”, explica Gabriel Souto Ferrante, que realizou o trabalho como parte do mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos.

Segundo Rodolfo Ipolito Meneguette, professor do ICMC-USP que orientou o mestrado de Ferrante e também assina o estudo, grupos de outros países já trabalham há algum tempo na detecção da fauna silvestre com o uso de inteligência artificial. Porém, os modelos criados no exterior não dão conta da nossa fauna.

Além disso, poucos deles se preocupam com a identificação de animais nas estradas, uma aplicação que exige detecção rápida, num ambiente muitas vezes com condições de visibilidade pouco favoráveis.

“No choque com um animal de grande porte, o risco também é muito grande para o condutor, que muitas vezes não tem tempo de resposta rápido o suficiente para evitar a colisão. Nesse sentido, um sistema que use as próprias câmeras da rodovia, embarcado num computador portátil, tem um aspecto inovador”, conta o pesquisador.

O trabalho integra os projetos “Serviços para um sistema de transporte inteligente” e “Gerenciamento de recursos dinâmicos para aplicativos de sistema de transporte inteligente”, ambos apoiados pela Fapesp.

Detecção instantânea

Para desenvolver a aplicação no contexto das espécies brasileiras, os pesquisadores primeiro reuniram um banco de dados de mamíferos da fauna brasileira ameaçada com mais chances de serem atropelados.

Foram reunidas 1.823 fotos, livres de direitos autorais, baixadas da internet. Quando necessário, as imagens foram editadas para retirar “ruídos”, que poderiam atrapalhar a identificação das espécies, ou para fornecer uma diversidade de ângulos que ajudasse na identificação.

Os pesquisadores testaram, então, diferentes versões da arquitetura YOLO (You Only Look Once, ou “você olha apenas uma vez”, numa tradução livre). O modelo de visão computacional tem sido bastante utilizado no reconhecimento de objetos, inclusive de animais silvestres. Entre as vantagens está a detecção em apenas um estágio, a mais indicada para a identificação em tempo real.

Outro fator que pesou para a escolha foi a possibilidade de utilização do sistema nos chamados dispositivos de borda, computadores portáteis com poder de processamento para tarefas relativamente exigentes em capacidade computacional.

Vídeos de animais feitos pelos pesquisadores no Parque Ecológico de São Carlos foram utilizados para testar a eficiência do sistema. Futuras atualizações do banco de dados devem incluir imagens de animais capturadas em armadilhas fotográficas e mesmo em câmeras de rodovias.

Curiosamente, versões mais antigas do YOLO tiveram melhor performance na detecção dos animais. “Em imagens feitas durante o dia, em que o animal aparece claramente, os modelos detectaram corretamente a espécie em 80% dos casos”, conta Ferrante.

No entanto, problemas comuns da visão computacional, como detecção em ambientes noturnos, com chuva e com o animal parcialmente escondido, ainda persistem e devem ser alvo de trabalhos futuros.

Além de incluir novas imagens no banco de dados, parcerias com concessionárias de rodovias e prefeituras podem possibilitar que o sistema seja testado em situações reais e mesmo integrado a tecnologias já existentes.

Em 2020, o grupo liderado por Meneguette desenvolveu uma aplicação que avisa os motoristas das condições de trânsito, a partir de informações coletadas pelos próprios celulares na cidade de Catanduva, no Estado de São Paulo.

A diferença de aplicativos como o Waze e Google Maps é que as informações podem ser inseridas pela autoridade de trânsito municipal, por exemplo, como foi feito na cidade paulista.

“Uma possibilidade seria acoplar nosso sistema de detecção de animais a essa aplicação que já temos, aumentando a segurança para os motoristas e os animais”, exemplifica Meneguette.

O estudo Evaluating YOLO architectures for detecting road killed endangered Brazilian animals pode ser lido gratuitamente em: www.nature.com/articles/s41598-024-52054-y.

Fonte: São Paulo Governo de São Paulo – São Paulo são de todos

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Cobra morta esmagada por um carro na rodovia Roberto Burle Marx, zona oeste do Rio de Janeiro, 17 de abril de 2024 – AFP

“Atenção, anta no perímetro próximo da via”. Um projeto de aplicativo para motoristas visa reduzir, por meio da tecnologia de Inteligência Artificial (IA), os atropelamentos de animais selvagens no Brasil, principal ameaça a diversas espécies vulneráveis.

No Brasil, 475 milhões de animais morrem anualmente esmagados ou atropelados nas estradas, segundo cálculos do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia Rodoviária (CBEE) da Universidade Federal de Lavras, em Minas Gerais.

Esse número contabiliza apenas animais vertebrados, desde pássaros e rãs até mamíferos. A capivara, o tatu e o gambá estão entre os mais atropelados.

“De 15 a 17 animais são atropelados a cada segundo nas nossas rodovias. E isso, na prática, se transforma no maior impacto direto à fauna que existe hoje no Brasil”, afirma o coordenador do CBEE, Alex Bager.

Preocupado com essa realidade, Gabriel Souto Ferrante, aluno de mestrado em Ciência da Computação na Universidade de São Paulo (USP), desenvolve desde 2021 um sistema baseado em visão computacional para detectar espécies e alertar sobre sua presença no percurso.

O projeto, realizado em conjunto com o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP, foi divulgado em janeiro pela revista Scientific Reports.

– Da onça-parda ao jaguarundi –

Souto identificou as cinco espécies de médio e grande porte que mais morrem quando atropeladas na vasta rede rodoviária do país. São elas anta, lobo-guará, onça-parda, jaguarundi e tamanduá-bandeira, todas com populações em declínio.

Ele criou um banco de dados com milhares de fotos para treinar seu modelo de IA.

Depois, realizou testes extensivos com um algoritmo de detecção de objetos em tempo real de alta precisão, chamado YOLO. E, por fim, as análises com imagens dos animais monitorados em movimento, que foram bem-sucedidas, segundo o pesquisador.

No entanto, mais testes são necessários para implementar esta tecnologia na prática. Mas, acima de tudo, é preciso “apoio dessas empresas que gerenciam as estradas”, disse Souto, de 25 anos, à AFP.

O acesso a câmeras nas rotas e equipamentos de “computação de borda” (edge computing, processamento na própria origem ou próximo à geração de dados) também são necessários para enviar o sinal de alerta ao motorista e também à empresa concessionária, para que a empresa possa “fazer a remoção do animal e a captura do mesmo”.

A tecnologia também melhoraria a segurança para os humanos, que muitas vezes são vítimas de acidentes devido a cruzamentos de animais.

– Corredores vegetais –

Para minimizar o efeito da fragmentação do habitat devido às estradas, várias estratégias foram implementadas no Brasil, explicou Bager à AFP.

A sinalização rodoviária tradicional que alerta para a possível presença de animais não convence os motoristas, que reduzem a velocidade em apenas 3% ao verem as placas.

Existem os chamados corredores ecológicos e pontes verdes, que podem ser passagens subterrâneas (para atravessar sob as rodovias) ou passarelas elevadas, às vezes cobertas com vegetação, troncos e cordas para incentivar a passagem dos animais.

“As passagens inferiores, em termos de medida de mitigação, são as mais difundidas hoje no Brasil. Nós temos depois duas passagens vegetadas, uma no Rio de Janeiro para o mico-leão-dourado e outra em São Paulo”, explicou Bager.

Mas essa infraestrutura é insuficiente e o seu impacto é mínimo em um país de dimensão territorial gigantesca.

Em 2014, o especialista criou o Sistema Urubú, uma “rede social de consciência cidadã”, que contou com mais de 50 mil pessoas que relatavam casos de atropelamentos à fauna silvestre em todo o território brasileiro.

As informações coletadas ajudaram a criar políticas públicas e inclusive um projeto de lei para garantir a circulação segura dos animais, que ainda aguarda votação no Congresso, disse.

Mas a falta de recursos financeiros obrigou-o a suspender a plataforma no ano passado.

No entanto, Bager não desiste e insiste nos esforços para reativá-la.

“Temos cada vez mais estradas, mais veículos e um número de animais atropelados que provavelmente continua crescendo”, lamentou.

Fonte: Isto É Dinheiro

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Todos que prezam pelo bem-estar e a vida animal devem ler esse post.

Saiu um aplicativo chamado Urubu, esse App ajuda na identificação de animais silvestres atropelados em estradas brasileiras. O sistema tem o objetivo de fazer um mapeamento completo das regiões identificadas e realizar ações preventivas. Além disso, com o resultado desse mapeamento ficará mais fácil de fazer intervenções e reinvindicações junto aos órgãos responsáveis. Interessante, não é?

Como usar?

Todos que possuem em mãos um tablet ou smartphone podem fazer essa boa ação. É simples. Basta baixar o aplicativo (gratuito), fotografar o animal encontrado e enviar a imagem para o Sistema Urubu. O nome do App é Urubu.

O projeto é sério e já está prontinho, mas temos que fazer o negócio funcionar, por isso, todos que curtirem a ideia podem contribuir. Os amantes da natureza vão gostar dessa iniciativa. Tenho certeza!

Grandes empresas financiaram esse projeto, e o Parque das Aves, de Foz do Iguaçu, está ajudando na divulgação. Eles nos enviaram um kit bem legal, explicando sobre o projeto e pedindo a gentileza em dar uma força na campanha. É claro que vamos comprar essa ideia. Já baixei o App e espero que vocês façam o mesmo.

Obs: Este não é um post patrocinado. Apenas curtimos a ideia e incentivamos o projeto, que tem o objetivo único e exclusivo de proteger a nossa fauna.

Fonte: Seu mochilão

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Modelo é treinado para identificar mamíferos da fauna brasileira com mais chances de serem atropelados e para ajudar a combater acidentes

Foto: Montagem/Gabriel Souto Ferrante/Miguel Rangel Jr/Creative Commons
Pesquisadores brasileiros criaram um sistema que utiliza  inteligência artificial para identificar, em tempo real, animais que estão atravessando pistas. O modelo de visão computacional tem como base de dados 1.823 fotos de mamíferos da fauna brasileira. Das imagens, foram tirados possíveis ‘ruídos’, que poderiam impedir a identificação das espécies. 

Conforme a reportagem de André Julião, da Agência da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), com a implementação do aviso, os motoristas seriam notificados no computador de bordo do carro ou no celular, assim como quando ocorre um engarrafamento ou um acidente.

O sistema de identificação foi criado por pesquisadores apoiados pela Fapesp, e integra os projetos Serviços para um sistema de transporte inteligente e Gerenciamento de recursos dinâmicos para aplicativos de sistema de transporte inteligente. O estudo foi descrito também na revista  Scientific Reports. 

Gabriel Souto Ferrante, que realizou o trabalho como parte de seu mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), explica que as espécies foram escolhidas conforme métricas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras. 

As estimativas dão conta de que cerca de 475 milhões de animais são atropelados por ano em estradas do Brasil. “Criamos, então, um banco de dados de espécies brasileiras e treinamos os modelos de visão computacional para detectá-las”, explica. 

Estudos usando a IA já são trabalhados em outros países, mas os modelos não dão conta da fauna brasileira, conforme o professor Instituto Rodolfo Ipolito Meneguette, que orientou o mestrado e também o assina. Conforme a Fapesp, poucos deles abrangem a identificação de animais nas estradas, que exige detecção rápida, e muitas vezes, em um ambiente com visibilidade desfavoráveis. 

“No choque com um animal de grande porte, o risco também é muito grande para o condutor, que muitas vezes não tem tempo de resposta rápido o suficiente para evitar a colisão. Nesse sentido, um sistema que use as próprias câmeras da rodovia, embarcado num computador portátil, tem um aspecto inovador”, conta o pesquisador.

Como funciona
Para desenvolver o sistema, foram utilizados dados de mamíferos da fauna brasileira com mais chances de serem atropelados, além de fotos. A partir disso, foram testadas diferentes versões da tecnologia YOLO (You Only Look Once, ou “você olha apenas uma vez”, em tradução livre), que utiliza a visão computacional para o reconhecimento de objetos. 

Essa tecnologia foi escolhida pois ocorre a detecção em apenas um estágio, o que facilita na identificação em tempo real. Além disso, é possível utilizar o sistema nos computadores portáteis, mais conhecidos como dispositivos de borda, que permitem o processamento para tarefas relativamente exigentes em capacidade computacional.

Para os testes de eficiência do sistema foram utilizados vídeos de animais, feitos pelos pesquisadores no Parque Ecológico de São Carlos. Mais para frente, os dados devem ser atualizados com imagens de espécies capturadas em armadilhas fotográficas e em câmeras de rodovias.

O mestrando aponta que as versões mais antigas do Yolo apresentaram melhor performance ao detectar os animais, sobretudo, em imagens diurnas e que a espécie aparece claramente. “Os modelos detectaram corretamente a espécie em 80% dos casos”, diz Ferrante. 

Trabalhos futuros devem abordar os problemas comuns da visão computacional, como a detecção em ambientes com chuva, noturnos e com o animal parcialmente escondido. 

Parcerias com prefeituras e concessionárias de rodovias podem ajudar na inclusão de novas imagens no banco de dados, bem como permitir que o sistema seja testado em situações reais e integrado a tecnologias que já existem.

Fonte: Terra

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Pesquisadores desenvolvem sistema para detectar animais e reduzir atropelamentos — Foto: Montagem de Gabriel Souto Ferrante sobre foto de Miguel Rangel Jr/Creative Commons

Estimativas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras (UFL), apontam que cerca de 475 milhões de animais são atropelados por ano nas estradas do país. Em resposta a essa preocupação, pesquisadores apoiados pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp) desenvolveram um modelo de visão computacional capaz de detectar automaticamente animais da fauna brasileira.

O sistema foi criado a partir de um banco de dados com mais de 1.800 fotos de mamíferos que têm maior probabilidade de serem atropelados. As imagens foram utilizadas para treinar modelos de visão computacional que identificam espécies como tamanduás, lobos-guará e antas. O objetivo é alertar o motorista, por meio do celular ou computador de bordo, sobre a presença desses animais na pista, ajudando a evitar acidentes.

Gabriel Souto Ferrante, que realizou o trabalho como parte do mestrado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP (ICMC-USP), em São Carlos (SP), explicou o processo de desenvolvimento da aplicação. Foram testadas diferentes versões da arquitetura YOLO (You Only Look Once) para a detecção em tempo real, com destaque para a eficácia em imagens diurnas, onde a espécie foi corretamente identificada em 80% dos casos.

O sistema ainda enfrenta desafios em ambientes noturnos, com chuva e quando o animal está parcialmente escondido. Para superar essas limitações, os pesquisadores planejam incluir imagens de animais capturadas em armadilhas fotográficas e câmeras de rodovias no banco de dados.

A aplicação do sistema poderá ser integrada a tecnologias já existentes, como aplicativos de trânsito, aumentando a segurança para os motoristas e os animais. Parcerias com concessionárias de rodovias e prefeituras estão sendo estudadas para possibilitar testes em situações reais. Essa iniciativa representa um importante avanço na proteção da fauna brasileira e na redução dos impactos dos atropelamentos nas estradas do país.

Fonte: Raízes FM 98,7

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Os índices de atropelamentos de fauna silvestre nas rodovias brasileiras são alarmantes e a morte causada pelo choque com veículos é considerada um dos fatores que impactam diretamente a conservação da biodiversidade no País.  Os atropelamentos atingem 450 milhões de animais anualmente, segundo estimativas do Centro Brasileiro de Estudos em Ecologia de Estradas (CBEE), da Universidade Federal de Lavras. Isso quer dizer que a cada segundo, 17 animais são mortos vítimas de atropelamentos no Brasil.

Um exemplo dos atropelamentos como ameaça a espécies acontece no Mato Grosso do Sul. Pesquisadores do IPÊ – Instituto de Pesquisas Ecológicas, relataram que, de Abril de 2013 a Março de 2014, em apenas três trechos de rodovias do Mato Grosso do Sul (pouco mais de 1 mil quilômetros nas BRs 262, 163 e 267), foram encontradas 1124 carcaças de 25 espécies diferentes de animais silvestres de médio e grande porte, como a anta brasileira, com 36 registros. Nesta pesquisa, a grande vítima desses acidentes foi o cachorro do mato, com 286 indivíduos mortos (confira lista completa ao final).

Tais números são extremamente relevantes para algumas dessas espécies que se encontram ameaçadas de extinção na natureza (IUCN Red List of Threatened Species e Lista Vermelha Nacional do ICMBIO – Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade), como a anta, listada como Vulnerável à Extinção especialmente por causa de seu ciclo reprodutivo muito longo (cerca de dois anos). A pesquisa identificou ainda que diariamente uma ou até duas antas são mortas a cada 1000km de rodovias no Estado.

“O problema é de fato muito grave e acontece por uma série de razões, entre elas, a negligência do motorista, que muitas vezes ultrapassa a velocidade permitida ou ainda atropela por fatores culturais, de superstição, por exemplo”, afirma Patrícia Medici, coordenadora da Iniciativa Nacional para a Conservação da Anta Brasileira (IPÊ). A pesquisadora ainda relata que em alguns casos, pequenas medidas podem fazer a diferença para solucionar o problema. “Em 2006, no Pontal do Paranapanema no Estado de São Paulo, na SP-613 [que corta o Parque Estadual Morro do Diabo], foram instaladas placas educativas e radares a fim de reduzir os atropelamentos de fauna. Apenas com essas medidas, a mortalidade de antas por atropelamento foi reduzida de uma média de seis antas por ano para uma anta a cada três anos”, afirma Patrícia.

Rede Estrada Viva

Para combater os atropelamentos de fauna no Estado do Mato Grosso do Sul, foi criada a Rede Estrada Viva, composta por profissionais de diferentes áreas e diversas organizações socioambientais. A Rede vai atuar junto a diversos atores direta ou indiretamente envolvidos com as tomadas de decisão para a proteção de espécies da fauna nas estradas. De 29 a 30 de Julho, esses profissionais reuniram-se em Campo Grande (MS) para desenvolver um planejamento estratégico que contempla: compilação de dados já existentes sobre o tema, comunicação e sensibilização dos mais diversos públicos para o problema, e sistemas de mitigação dos impactos das estradas na vida de animais silvestres. Algumas das ações já estão pautadas para serem implementadas nos próximos meses. A ideia da Rede Estrada Viva é também divulgar o tema para o Brasil, fazendo com que aumente o interesse por informações e soluções para o problema dos atropelamentos em todos os Estados.

“O problema não é só com a fauna silvestre, mas com toda a sociedade. Um atropelamento de espécie de médio a grande porte, por exemplo, além de afetar o animal, causa perda de vidas humanas. Há também o dano material que geralmente esses atropelamentos causam. Por essa razão, medidas mitigatórias são urgentes”, afirma Alex Bager, coordenador do CBEE e um dos criadores do Urubu Mobile, aplicativo para celular que permite que qualquer pessoa colabore com a redução da mortalidade de fauna silvestre por atropelamento.

Dia de Urubuzar

Uma das ações já planejada com o apoio da Rede Estrada Viva, e que acontecerá no dia 15 de Novembro, é o Dia Nacional de Urubuzar. A proposta vem do CBEE/UFLA com o objetivo de fazer com que as pessoas se mobilizem, por meio de qualquer atividade, para lembrar a importância do tema para a conservação da biodiversidade brasileira. Vale fazer palestra, distribuir informações sobre o problema dos atropelamentos da fauna nas estradas, utilizar o aplicativo Urubu, entre outras ações. Quem participar poderá divulgar as ações no Facebook do evento: www.facebook.com/groups/urubuzar

Fonte: Coripa

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O Sistema Urubu é uma iniciativa que funciona como uma rede social de conservação da biodiversidade brasileira e identifica áreas críticas de atropelamento de fauna, para apoiar a ciência e cidadãs/os na garantia de proteção dos animais.

Informações de publicação

Vínculos com iniciativas e/ou organizações

Rede Brasileira de Ciência…Consórcio ou rede 

Sistema Urubu24/11/2022, 21:30 0  0  207  

Fonte: Plataforma de Ciência Cidadã

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