Sistema de detecção de animais nas rodovias com aprendizado de máquina e visão computacional (2022)
- Authors:
- Autor USP: SATO, DENIS - FMVZ
- Unidade: FMVZ
- Sigla do Departamento: VPS
- DOI: 10.11606/T.10.2022.tde-01122022-160523
- Subjects: ANIMAIS; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RODOVIAS; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Animal-vehicle collisions; Artificial intelligence; Computer vision
- Language: Português
- Abstract: A criação da infraestrutura rodoviária, necessária para a comunicação de grandes centros urbanos, resultou em consequências negativas para espécies de animais selvagens. Dentre os principais efeitos nocivos, destacam-se a perda de variabilidade genética, o desequilíbrio das relações ecológicas e as colisões de animais com veículos automotores que causam a perda de vidas humanas e de animais todos os anos. Medidas de mitigação de acidentes como: cercas, passagens verdes, dispositivos eletrônicos, óticos e odoríferos; têm sido aplicadas em diversas regiões pelo mundo. No primeiro capítulo desta tese apresentamos uma revisão sobre os sistemas de mitigação de acidentes nas rodovias envolvendo animais. A seguir, treinamos um sistema de detecção utilizando duas variações do algoritmo de detecção de objetos Yolo para dois grupos de animais: capivaras e equídeos. Os testes foram realizados em 147 imagens e os resultados de acurácia obtidos foram de 84,87% e 79,87% para o Yolov4 e Yolov4-tiny respectivamente. No terceiro capitulo apresentamos os resultados do sistema de detecção em tempo real em uma via pavimentada. O modelo Yolov4-Puraa apresentou 37,25% e 14,26% de precisão para as classes equidae e capivara respectivamente. Os modelos puderam detectar os objetos de interesse até cem metros de distância da câmera. Um sistema de alerta luminoso para detecções positivas foi desenvolvido e este sistema de alerta da presença de animais nas rodovias utilizando visão computacional é umpromissor agente de mitigação de acidentes rodoviários envolvendo animais selvagens e domésticos
- Imprenta:
- Data da defesa: 30.09.2022
- Este periódico é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SATO, Denis. Sistema de detecção de animais nas rodovias com aprendizado de máquina e visão computacional. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-01122022-160523/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Sato, D. (2022). Sistema de detecção de animais nas rodovias com aprendizado de máquina e visão computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-01122022-160523/ -
NLM
Sato D. Sistema de detecção de animais nas rodovias com aprendizado de máquina e visão computacional [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-01122022-160523/ -
Vancouver
Sato D. Sistema de detecção de animais nas rodovias com aprendizado de máquina e visão computacional [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-01122022-160523/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.10.2022.tde-01122022-160523 (Fonte: oaDOI API)
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