Computational classification of animals for a highway detection system

Abstract

As colisoes entre veiculos e animais representam um serio problema na infraestrutura rodoviaria. Para evitar tais acidentes, medidas mitigatorias tem sido aplicadas em diferentes regioes do mundo. Neste projeto e apresentado um sistema de deteccao de animais em rodovias utilizando visao computacional e algoritmo de aprendizado de maquina. Os modelos foram treinados para classificar dois grupos de animais: capivaras e equideos. Foram utilizadas duas variantes da rede neural convolucional chamada Yolo (voce so ve uma vez) — Yolov4 e Yolov4-tiny (versao mais leve da rede) — e o treinamento foi realizado a partir de modelos pre-treinados. Testes de deteccao foram realizados em 147 imagens e os resultados de precisao obtidos foram de 84,87% e 79,87% para Yolov4 e Yolov4-tiny, respectivamente. O sistema proposto tem o potencial de melhorar a seguranca rodoviaria reduzindo ou prevenindo acidentes com animais.