Contagem de multidões inteligente: rápida, precisa e útil

Observe a multidão acima. Quantas pessoas diria que estão na fotografia? Quanto tempo acha que demoraria a contar? E se contasse apenas uma pequena parte da multidão, qual seria o cálculo para fazer uma estimativa de quantas pessoas são no total? É difícil dizer, não é? Já sabe um pouco mais sobre como se fazia contagem de multidões: de forma árdua e realizada por pessoas, o que resultava em falhas de precisão. No entanto, atualmente, as coisas são muito diferentes.

A contagem de multidões é importante. Todos queremos viver a nossa vida de forma segura e conveniente, e saber quantas pessoas estão num determinado espaço a qualquer momento pode, por vezes, ser essencial para isso. As pessoas responsáveis por espaços e locais têm de gerir o movimento de um grande número de pessoas, bem como de planear os recursos necessários para as manter em segurança. Portanto, nos locais onde estão grandes multidões de pessoas como, por exemplo, concertos, eventos desportivos e festivais, é realizada a contagem de multidões. Mas também é extremamente importante em espaços públicos, como aeroportos, estações ferroviárias e centros comerciais. Como pode imaginar, nestes locais, a contagem manual não é ideal.

Em 2016, a Canon lançou um software chamado People Counter, que utiliza tecnologia de análise de conteúdos de vídeo para contar o número de pessoas presentes em imagens captadas por câmaras em rede. Mais tarde, em 2019, foi lançada uma versão atualizada (Crowd People Counter) com capacidade para contar milhares de pessoas em segundos, graças aos desenvolvimentos na inteligência artificial. Uma prova de conceito num jogo internacional de râguebi em 2018 demonstrou que consegue contar cerca de 6000 pessoas em apenas alguns segundos com uma margem de erro inferior a 5%, em comparação com a contagem manual.

Seria de pensar que simplesmente "contar" deveria ser bastante fácil para um software, mas tem as suas complexidades. Por exemplo, um dos maiores desafios ocorre quando as pessoas se "sobrepõem", ou seja, posicionam-se umas em frente às outras ou se aproximam demasiado umas das outras. Pode ser complicado para o software diferenciar uma pessoa de outra. Para resolver este problema, o Crowd People Counter utiliza IA para detetar e contar apenas o número de cabeças numa multidão, e não rostos ou corpos, o que é mais preciso. Obviamente, isto significava que o algoritmo do Crowd People Counter tinha de conhecer o aspeto de uma cabeça humana numa multidão em todas as situações possíveis e em todos os ângulos em que uma câmara de rede a poderá ver. Para conseguir isso, foi "alimentado" com um enorme volume de imagens de exemplo com as cabeças marcadas e, em seguida, os programadores analisaram se a precisão do algoritmo a reconhecer cabeças aumentou. Parece simples, certo? No entanto, deixa de parecer simples quando descobre que este processo envolveu fornecer ao algoritmo várias centenas de milhares de cenas de multidões em 3D gerado por computador, um número que seria quase impossível de existir de outra forma.

Naturalmente, o processo era uma curva de aprendizagem ao longo do tempo que precisava de hardware e software para evoluir, e a tecnologia de imagem evoluiu bastante em apenas sete anos. No entanto, o enorme progresso na inteligência artificial fez com que a tecnologia de contagem de multidões seguisse o caminho da aprendizagem profunda desde o início. A aprendizagem profunda, um subconjunto da inteligência artificial, imita o cérebro humano para resolver problemas complexos ao reconhecer padrões nos dados, o mesmo que nós, seres humanos, fazemos quando observamos o mundo à nossa volta. Portanto, para aumentar a precisão do Crowd People Counter, a equipa desenvolveu um modelo leve de aprendizagem profunda, que não requer a potência de processamento extremamente elevada de alguns modelos e funciona de forma muito mais eficiente.

No entanto, uma das principais razões que diferencia o Crowd People Counter é a forma como a equipa de desenvolvimento responsável pelo software conseguiu dar resposta aos desafios. Puderam contar com as equipas de desenvolvimento de câmaras sempre disponíveis para conversar, o que ajudou quando tinham, por exemplo, problemas de ruído na imagem em condições de pouca luz. Graças a este tipo de colaborações bem-sucedidas, o software alcança agora um nível de precisão elevado. Da mesma forma, trabalhar com várias empresas da família Canon, com a Axis e a Milestone, proporcionou a todos uma forma de compreender algumas capacidades mútuas valiosas, como a análise de tendências em tempo real e a resolução de imagem de alta resolução com baixa distorção. Devido a isso, o Crowd People Counter é aplicado numa variedade de áreas, para muitos fins diferentes.

O que nos leva a regressar à pergunta "porquê?" É óbvio que a contagem de multidões nos pode manter em segurança. Pode evitar que situações de elevado movimento se transformem em situações mortíferas, alertando o pessoal de segurança para o potencial de ocorrer uma sobrelotação perigosa. Consegue garantir que o acesso aos espaços é contabilizado ou ajudar-nos a compreender a quantidade máxima de pessoas que podem visitar um local com segurança. Também existem outras formas mais silenciosas e diárias de a contagem de multidões tornar as coisas um pouco melhores. Pode mostrar-nos tendências úteis, como, por exemplo, quantas pessoas poderão ir a um restaurante. Isto pode ajudar os negócios a planear a quantidade de alimentos a preparar num determinado dia, o que pode reduzir consideravelmente o desperdício. Também pode ser utilizada para o planeamento urbano, para entender como os espaços e locais são utilizados, e, em seguida, aplicar esse conhecimento para incentivar opções de transporte mais ecológicas. Antes desta tecnologia existir, esta tarefa seria bastante morosa e potencialmente complexa. No entanto, atualmente, não é necessário utilizar apenas os olhos e uma calculadora. A menos que, naturalmente, pretenda fazer isso.

Saiba mais sobre o Crowd People Counter da Canon.