Interação com a sociedade por meio de sistema de visão computacional para monitoramento ambiental de linhas de transmissão
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Resumo
As linhas de transmissão de energia elétrica são muitas vezes vistas como agentes nocivos ao meio ambiente e raramente alguém não se incomoda em tê-las por perto. Isso acontece mesmo sabendo que elas trazem consigo uma qualidade de vida para as pessoas e desenvolvimento para a região por meio do abastecimento de energia elétrica. O monitoramento ambiental com interface web é uma forma de aproximar a sociedade das linhas de transmissão ao fornecer imagens das áreas no entorno das linhas de transmissão e com detecção automática de incêndios. Ele envolve uma rede de captação com câmeras e conexão com a internet, uma plataforma web para acesso público às imagens e servidores rodando a identificação automática de incêndio. Essa é a ideia fundamental de um projeto de pesquisa e desenvolvimento que vem sendo desenvolvido junto à CEMIG D com instalações protótipo no Parque Tecnológico de Belo Horizonte (BH-Tec) e na Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), e com planejamento de instalações de teste no Parque do Rola Moça e na Cidade Administrativa, com site web experimental já disponível para acesso público. O site permite saber a localização de cada câmera, ver a imagem da câmera em tempo real e fornecer feedback em relação a ocorrências. A detecção de incêndios roda ao fundo e pode ser auxiliada pelo feedback de ocorrências das pessoas no site. A versão atual da detecção automática de incêndios utiliza aprendizado de máquina profundo em uma rede neural de 106 camadas convolucionais treinada com 80% de um banco de dados de 5.169 imagens contendo 8.244 marcações de ocorrências de fogo e fumaça. Em teste com 10% dos dados, isto é 518 imagens e 761 marcações, 1 classificação foi falso positivo e 758 marcações foram identificadas corretamente, levando a uma precisão de 99,86% e uma revocação de 99,60%. Em teste real com a câmera filmando o dia inteiro durante um fim de semana, a frequência de falsos positivos foi de 1 a cada 4 horas em média. Esses números mostram a confiabilidade e exatidão que se pode ter no sistema de identificação automática de incêndios, e está perto de superar a visão humana, além de evitar fazer o trabalho entediante de olhar o dia inteiro ao redor à procura de incêndios. O desempenho das redes convolucionais é altamente sensível ao uso de processadores gráficos (GPU), a qual pode elevar muito seu desempenho. Sem GPU, a detecção pode levar até 10 segundos para ser concluída, enquanto testes com GPU levaram esse tempo a cerca de um terço de segundo. A identificação de incêndios continua sendo investigada e experimentando avanços significativos, e o site para monitoramento ambiental será atualizado em breve. Espera-se que a aproximação com a sociedade traga benefícios para ambas as partes, permitindo o acesso a imagens de monitoramento ambiental ao redor de linhas de transmissão por parte da sociedade enquanto conquista acesso mais livre a áreas urbanas para passar linhas de transmissão por parte do agente distribuidor de energia elétrica, contribuindo para o equilíbrio do sistema.
Abstract
Assunto
Visão por computador
Palavras-chave
Incêndios florestais, Inteligência Artificial, Queimadas, Processamento de Imagens, Visão computacional, visão computacional, detecção de incêndio, interação com sociedade
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https://www.researchgate.net/publication/337261558