A startup brasileira xGB lançou recentemente uma nova tecnologia para monitorar o risco de contágio da Covid-19. Chamado de Radar-19, o sistema calcula níveis de risco da disseminação com base na detecção do uso de máscaras faciais o comprimento do distanciamento social pela população.
A tecnologia opera através de câmeras instaladas em pontos estratégicos para filmar as pessoas nos lugares determinados. O equipamento pode ser instalado com o objetivo de captar uma visão panorâmica de um espaço, ou acoplado a objetos para uma observação mais precisa.
Ao identificar a imagem de uma pessoa, o sistema gera um comando para verificar se as recomendações preventivas estão sendo cumpridas. A máquina então contabiliza a quantidade de pessoas que descumprem as medidas e relacional a área total do lugar monitorado e à quantidade total de pessoas que passam por ele.
A startup revela, que a máquina pode ser projetada para empreender ações diante dos resultados do monitoramento, como por exemplo, alertar uma equipe de segurança para fiscalizar o local ou até mesmo, travar portas e catracas que impeçam que usuários sem as devidas recomendações, entrem em um estabelecimento.
Pablo Funchal, CEO da xGB, explica que a tecnologia é criada através do deep learning (aprendizado profundo). De acordo com Funchal, o sistema foi treinado por meio de vídeos que retratam cidadãos andando com ou sem máscaras. Até o momento, foram realizados apenas testes internos, mas a startup já discute a aplicação da tecnologia com instituições públicas e privadas.
“Os primeiros treinamentos foram focados em uso para detecção de quando a pessoa está mais perto da câmera, e a imagem apresenta poucos indivíduos. Em um cenário de reabertura de uma loja, por exemplo, podemos imaginar uma porta do estabelecimento que só vai abrir se o cliente estiver com a máscara. Para isso já está super funcional”, afirmou o executivo.
No caso de imagens mais amplas e com um número maior de pessoas, o desenvolvimento do sistema varia conforme a capacidade de processamento do computador em que o software está instalado e também a qualidade e capacidade de resolução das câmeras.
Sobre uma eventual interferência de outros objetos, Funchal afirma que o algoritmo já é capaz de identificar momentos em que a pessoa simula uma máscara com as mãos ou com uma camiseta. “O sistema também reconhece máscaras de diferentes tipos e cores de tecido. No entanto, nosso aprimoramento é continuo e sabemos que novos desafios ainda devem surgir.”
Fonte: Olhar Digital
