Centro de Pesquisa e Desenvolvimento sobre Conhecimento ao Vivo

Resumo

O PIB do estado de São Paulo atingiu, em 2019, R$ 2,38 trilhões, com 2.5% de aumento em relação ao ano de 2018. Associado a esse crescimento, observa-se uma queda em alguns indicadores de criminalidade, apoiada pelo uso de um sistema de monitoramento semi automatizado de imagens. Entretanto, ainda persistem significativas demandas para a automatização inteligente do processo de monitoramento em vídeo ao vivo nas áreas de segurança pública, transporte inteligente e vigilância epidemiológica. Com centenas de milhões de câmeras de vídeo em várias cidades do mundo, os operadores humanos continuam sendo os principais usuários de dados de vídeo cujo volume encontra-se em crescimento explosivo. Essa situação precisa e tem que ser mudada para que o monitoramento automatizado de vídeo ao vivo em espaços abertos possa se tornar uma pedra angular do planejamento operacional. Apesar do sucesso em ambientes fechados, como aeroportos e shoppings (por exemplo, no reconhecimento de faces), o reconhecimento automatizado de eventos em espaços abertos continua sendo um grande, importante e urgente desafio de pesquisa e de desenvolvimento tecnológico. A dificuldade técnica e fundamental surge diante da ocorrência de eventos inéditos em ambientes abertos, excedendo o conhecimento dos classificadores de aprendizado de máquina (ML, do inglês Machine Learning), treinados e testados em conjuntos de dados fixados (Fixed Data), como, por exemplo, o CIFAR (Canadian Institute for Advanced Research). Especificamente, entidades e eventos inéditos, que aparecem como valores discrepantes, geralmente são considerados ruídos por esses classificadores. Um exemplo trágico dessa limitação foi o acidente causado pelo sistema automático de pilotagem da Uber (Arizona, 2018), quando um pedestre caminhando com bicicleta foi fatalmente atropelado. A imprensa descreveu a causa do acidente como: "o software da Uber não reconhece seres humanos fora das faixas de pedestres". Esta proposta descreve o projeto denominado Automated Intelligent Monitoring System (AIMS), que tem por objetivo desenvolver pesquisas, tecnologias eficazes e capacitação de recursos humanos para o monitoramento em tempo real de vídeo ao vivo, pautado pela premissa de Aquisição de Conhecimento Baseada em Evidências (EBKA). Com a parceria entre a Universidade de São Paulo (USP), a Polícia Militar do Estado de São Paulo (PMESP), as empresas Avantia e Equinix e o Instituto Eldorado, o projeto AIMS contribuirá na detecção e rastreamento de objetos, como pessoas e veículos, e análise de eventos de interesse a fim de fornecer subsídios para um planejamento operacional eficiente da segurança pública, do transporte inteligente e também da vigilância epidemiológica. (AU)