Le système utilise l'intelligence artificielle pour détecter les animaux sauvages sur les routes et éviter les accidents
Tout comme les conducteurs brésiliens peuvent être avertis des embouteillages à venir ou d'un véhicule garé sur la bande d'arrêt d'urgence, des notifications pourraient bientôt apparaître sur leur smartphone ou sur l'écran de leur ordinateur de voiture pour les avertir en temps réel de la présence d'un fourmilier, d'un loup ou d'un tapir. l'autoroute. Aucun humain n’aura nécessairement besoin de voir l’animal en question ou d’appuyer sur un bouton de commande pour envoyer l’avertissement.
Pour que cela soit possible, une étape clé est la construction d'un modèle de vision par ordinateur qui détecte automatiquement les animaux sauvages brésiliens. Les chercheurs y sont parvenus, comme le décrit un article publié dans la revue Rapports scientifiques.
« Les espèces ont été sélectionnées conformément aux paramètres recommandés par le Centre brésilien d'études sur l'écologie routière [CBEE, at the Federal University of Lavras, UFLA]. Selon les estimations de ce centre, quelque 475 millions d'animaux sont tués chaque année sur les routes brésiliennes. Nous avons créé une base de données sur les espèces brésiliennes et formé un certain nombre de modèles de vision par ordinateur pour les détecter », a déclaré Gabriel Souto Ferrante, premier auteur de l'article. Il a mené l'étude dans le cadre de ses recherches de maîtrise à l'Institut de mathématiques de l'Université de São Paulo. et informatique (ICMC-USP) à São Carlos.
Selon Rodolfo Ipolito Meneguette, professeur à l'ICMC-USP, directeur de Ferrante et dernier auteur de l'article, des groupes d'autres pays travaillent depuis un certain temps sur des systèmes qui détectent les animaux sauvages grâce à l'intelligence artificielle, mais les modèles construits à l'étranger sont pas bon pour détecter les animaux brésiliens. De plus, peu d’entre eux sont conçus pour identifier les animaux sur les routes, une application qui nécessite une détection rapide dans des environnements où la visibilité est souvent mauvaise.
« Les conducteurs courent également un risque important en cas de collision avec de gros animaux. Ils n'ont souvent pas suffisamment de temps pour agir pour les éviter. Notre système utilise des caméras routières couplées à un ordinateur portable et est innovant à cet égard », a-t-il déclaré.
Détection instantanée
Pour développer un système reconnaissant les espèces brésiliennes, les chercheurs ont d'abord construit une base de données des mammifères brésiliens les plus susceptibles d'être heurtés par le trafic routier, en localisant et en téléchargeant sur Internet 1 823 photographies du domaine public (sans protection des droits d'auteur). Lorsque cela était nécessaire, les images ont été retouchées pour supprimer le « bruit » (variations aléatoires de couleur, de luminosité, etc.) qui pourrait gêner l'identification de l'espèce, ou pour faciliter l'identification en incluant une diversité d'angles.
Les chercheurs ont ensuite testé différentes versions de YOLO (You Only Look Once), un algorithme de vision par ordinateur largement utilisé pour la détection en temps réel d'objets, notamment d'animaux sauvages. L’un de ses avantages est la détection en une seule étape, le type le plus approprié pour l’identification en temps réel des grands animaux, car la vitesse est privilégiée par rapport à la précision. Un autre facteur qui a influencé le choix était la possibilité d'exécuter le système sur des appareils dits de pointe, tels que des tablettes et des ordinateurs portables dotés de ressources relativement limitées.
Des vidéos d'animaux enregistrées par les chercheurs du parc écologique de São Carlos ont été utilisées pour tester l'efficacité du système. Les futures mises à jour de la base de données incluront des images d'animaux capturées par des pièges photographiques forestiers et des caméras routières.
Curieusement, les anciennes versions de YOLO étaient plus efficaces pour détecter les animaux. « Les modèles ont correctement détecté l'espèce dans 80 % des images prises pendant la journée, l'animal apparaissant clairement », a déclaré Ferrante. Les problèmes typiques de vision par ordinateur (tels qu’une mauvaise détection la nuit, par temps humide ou lorsque l’animal est partiellement caché) persistent et feront l’objet d’études futures.
De nouvelles images seront incluses dans la base de données, et des partenariats avec des opérateurs d'autoroutes à péage et des municipalités permettront de tester le système dans des situations réelles, y compris l'intégration avec les technologies existantes.
En 2020, le groupe dirigé par Meneguette a développé une application qui informe les conducteurs sur les conditions de circulation grâce aux données en temps réel collectées par les smartphones des usagers de la route à Catanduva, une ville de l'État de São Paulo. La différence avec des applications comme Waze ou Google Maps est que dans ce système, les autorités municipales chargées de la circulation peuvent saisir des données.
« Une possibilité serait de coupler notre système de détection d'animaux à cette application, que nous possédons déjà, et d'améliorer ainsi la sécurité des animaux et des conducteurs », a déclaré Ménéguette.
