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Aplicativo utiliza visão computacional para identificar animais perdidos

Ferramenta desenvolvida por startup brasileira compara fotos de animais cadastradas por seus donos e de pets encontrados nas ruas por voluntários; app já é usado pelo poder público para o recenseamento de animais abandonados

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

A SciPet, empresa nascida em 2016 da incubadora da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), no estado de São Paulo, Brasil, usa métodos de Visão Computacional e Inteligência Artificial na identificação de animais.

O aplicativo para smartphones "Crowdpet" é resultado de pesquisa desenvolvida pela SciPet com apoio do Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE). O produto foi concebido para cruzar duas fontes de dados: as fotos dos animais perdidos cadastradas por seus donos e fotos de animais avistados nas ruas por voluntários.

"O aplicativo estabelece a correspondência entre as duas imagens por meio de métodos computacionais de reconhecimento visual e faz o rastreamento por geolocalização do local onde foi feita a foto do animal perdido", esclarece Fabio Rogério Piva, CEO da empresa e doutor em Ciência da Computação pela Unicamp.

O produto já está sendo empregado pelo município de Vinhedo, localizado no estado de São Paulo, Brasil. Com o CrowdPet, o Centro de Controle de Zoonoses da Prefeitura está fazendo a identificação e o cadastramento de animais perdidos e abandonados nas ruas, com o objetivo de manter um cadastro atualizado para o controle da população - esta ação faz parte do recenseamento, iniciado em julho deste ano, dos animais que participam de campanhas de vacinação.

Ao final da Fase 1 do projeto PIPE, na qual é analisada a viabilidade da proposta, a SciPet chegou a um protótipo capaz de diferenciar, com 99% de acerto, cães e gatos de quaisquer outras imagens. "Mesmo que um usuário fotografe pessoas ou objetos, o sistema só cadastrará fotos dos animais", explicou Fábio Piva.

O pesquisador explica que os estudos da SciPet constituíram uma das primeiras tentativas de aplicar biometria em animais. "Eles demonstraram que métodos de biometria facial humana não são muito eficazes para efetuar a identificação de cães. Utilizando um método especialmente desenvolvido para animais conseguiram 89% de precisão, o equivalente ao percentual de acerto obtido por um observador humano especialista em cães", diz.

Reconhecimento preciso e individual

O próximo passo da pesquisa - selecionada entre os finalistas do prêmio 2017 da incubadora da universidade (Inova Unicamp) - é ainda mais complexo, pois visa a obter a identificação precisa de cada indivíduo.

Piva observa que há um caminho a percorrer para que o protótipo contemple todas as condições reais de uso do aplicativo. Ele refere-se à pesquisa "Where is my puppy? Retrieving lost dogs by facial features" (Onde está meu cachorrinho? Recuperando cachorros perdidos por características faciais), que baseou o desenvolvimento dos primeiros estudos e foi realizado no Laboratório Reasoning for Complex Data (Recod Lab), da Unicamp.

"O estudo baseou-se em fotos realizadas com os animais sempre na mesma posição e distância, isto é, centralizado. Mas precisaremos trabalhar com fotos feitas na rua, em diferentes posições e condições de luz", observa Piva.

Além disso, as condições do animal perdido também poderão interferir no reconhecimento visual, já que ele poderá estar sujo ou ferido. Por isso, será necessária a realização de várias fotos do mesmo animal - e não apenas da face, mas do corpo inteiro, já que uma marca característica em qualquer parte do corpo poderá ser determinante para o reconhecimento.

"O próximo passo será reproduzir os experimentos do artigo Where is my puppy? a partir de fotos feitas em cenário in-the-wild (ao ar livre). Esse será nosso principal desafio", adianta Piva. E para vencê-lo, a SciPet contará com a ajuda do professor Anderson Rocha, especialista em estudos de Aprendizado de Máquina em cenário aberto, como pesquisador associado.

Redirecionamento do plano de negócio

A primeira versão do Plano de Negócios do CrowdPet elegia como público-alvo exclusivamente pessoas interessadas em encontrar animais de estimação desaparecidos, que se articulariam numa espécie de "rede social". Porém, antes de concluir a Fase 1 do Programa, a SciPet foi selecionada para participar da 4ª edição do Programa de Treinamento de Empreendedores de Alta Tecnologia, da FAPESP, entre 31 de julho e 19 de setembro de 2017.

Durante o treinamento, a equipe da empresa realizou mais de uma centena de entrevistas com potenciais clientes. Ouvindo o mercado, notaram que havia demanda de prefeituras por um censo para controle da população de animais abandonados. "Esse é um problema em aberto. É difícil eliminar a dupla contagem. Algumas prefeituras utilizam microchips, mas é um processo caro", diz Fabio Piva.

Nesse momento, a empresa tomou uma decisão estratégica: decidiu oferecer o aplicativo para prefeituras como prestação de serviço de mapeamento e monitoramento da população de animais de rua. "Além de Vinhedo, já estamos em contato com várias prefeituras que estão montando departamentos de bem-estar animal", diz Piva.

As prefeituras, agora, são tidas como principais parceiros do projeto. "Com a intermediação de prefeituras, o CrowdPet poderá ser oferecido gratuitamente à população. Amadurecemos o conceito e percebemos que não podemos ter uma 'solução de estimação'", afirma o pesquisador.

Para o futuro, Fabio Piva planeja adicionar outras funcionalidades ao aplicativo, como espaço para cadastramento de voluntários e associações protetoras de animais, listas de animais disponíveis para adoção e ainda uma área para oferta de recompensas aos que encontrarem animais perdidos.

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Sobre a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

A Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) é uma das principais agências públicas brasileiras de fomento à pesquisa. A FAPESP apoia a pesquisa científica e tecnológica por meio de Bolsas e Auxílios a Pesquisa que contemplam todas as áreas do conhecimento. Em 2016, a FAPESP desembolsou R$ 1,137 bilhão, custeando 24.685 projetos, dos quais 53% com vistas à aplicação de resultados, 39% para o avanço do conhecimento e 8% em apoio à infraestrutura de pesquisa. Saiba mais em: http://www.fapesp.br.

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