UFRJ combina computação de borda e inteligência artificial contra roubos

Está em desenvolvimento pelo Grupo de Trabalho CampusEdge da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), a solução GuardAI, para identificar rapidamente casos de roubo e/ou furtos de cabos e equipamentos em campi universitários e institutos, o que permite uma tomada de decisão rápida, melhorando o tempo de resposta das equipes de segurança dos campi. 

O GuardAI está em fase de validação da solução na UFRJ. Mas a RNP abriu um contato para manifestação de interesse de outros campi, pelo email [email protected]. 

O GuardAI foi criado por uma equipe do Grupo de Teleinformática e Automação da Universidade Federal do Rio de Janeiro (GTA/UFRJ), que percebeu que com o uso de tecnologia conseguiria melhorar significativamente a percepção de segurança nos campi universitários.  

A arquitetura de computação de borda adotada pela solução é um diferencial técnico da solução desenhada. Esta arquitetura permite que o processamento do vídeo em tempo real, para detecção desses eventos e geração de alarmes, seja realizado na borda, aumentando significativamente o potencial de escala da solução, permitindo que no futuro esta solução seja implantada em várias organizações usuárias do Sistema RNP.  

Através dos sistemas de gerenciamento de vídeo em uso nas instituições, o GuardAI, valendo-se de técnicas de inteligência artificial (IA) e visão computacional, possibilita a detecção automatizada, em tempo real, de eventos suspeitos, alertando prontamente às equipes de segurança. “A ideia do GuardAI não é substituir vigilantes, mas sim direcionar sua atenção para as câmeras nas quais são detectadas ocorrências. Além disso, é possível registrar, para posterior análise, todas as ocorrências detectadas”, diz o coordenador do GT, Rodrigo de Souza Couto. A solução utiliza os fluxos de vídeo das câmeras instaladas nos campi através de protocolos abertos. 

Os módulos de processamento na borda podem ser configuráveis na nuvem e permitem inicialmente a detecção de pessoas e objetos. A facilidade de personalização e o custo de processamento adaptável ao orçamento disponível são os principais benefícios da plataforma. De acordo com o coordenador do GT, as soluções atualmente disponíveis são genéricas e exigem alta capacidade de hardware.  

Além das universidades, estabelecimentos de saúde com área de ensino e pesquisa, museus e instituições culturais (que precisam preservar o seu acervo) também podem se beneficiar do GuardAI.  

No momento, a equipe está refinando os modelos de detecção de objetos, incluindo modelos de contagem de pessoas e estimativa de pose, e incorporando a detecção de comportamentos anômalos. A solução, em desenvolvimento, estará apta a utilizar vídeos capturados usando protocolos comumente utilizados na indústria (por exemplo, RTSP e ONVIF).  

* Com informações da RNP