Esse programa consegue detectar objetos ‘escondidos’ em pixels
Um novo sistema, desenvolvido no Sandia National Laboratories, nos EUA, consegue encontrar e rastrear objetos que, numa tela, aparecem tão pequenos que se “escondem” num pixel. Os desenvolvedores dizem que ele pode melhorar o desempenho de qualquer aplicativo com sensoriamento remoto.
Para quem tem pressa:
Um novo sistema, desenvolvido nos EUA, consegue encontrar e rastrear objetos pequenos suficientes para se “esconderem” num pixel;O MMODS – sigla do sistema – usa um novo método multiframe para detectar pequenos objetos em condições de baixa visibilidade;Os desenvolvedores disseram que o sistema “melhora a sensibilidade de detecção moderna em 200% a 500%”;Por isso, os cientistas defendem que o programa pode melhorar o desempenho de qualquer aplicativo com sensoriamento remoto.
O sistema pode encontrar e rastrear o objeto – parado ou em movimento – em streaming de vídeo e imagens de satélites, drones e câmeras de segurança de longo alcance.
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Rastreando pixels
Da esq. para dir.: imagem ‘crua’, frame sem MMODS e frame com MMODS (Imagem: Eric Lundin)
Para Tian Ma, cientista da computação e co-desenvolvedor do sistema, ser capaz de rastrear com tanta precisão à distância é importante – e um problema contínuo.
O pesquisador explicou:
Para sistemas de vigilância de segurança física, por exemplo, quanto mais longe você puder detectar uma possível ameaça, mais tempo terá para se preparar e responder. Muitas vezes, o maior desafio é o simples fato de que, quando os objetos estão localizados longe dos sensores, seu tamanho naturalmente parece ser muito menor. A sensibilidade do sensor diminui à medida que a distância do alvo aumenta.
Ma e Robert Anderson começaram a trabalhar no MMODS (Sistema de Detecção de Objetos em Movimento Multi-frame) em 2015 como um projeto de Pesquisa e Desenvolvimento no Sandia National Laboratories.
Um artigo sobre o MMODS foi publicado recentemente na revista científica Sensors.
Um pixel num mar de 10 milhões
(Imagem: Eric Lundin)
A capacidade de detectar objetos por meio de sistemas de sensoriamento remoto é normalmente limitada ao que pode ser visto num frame de vídeo.
Já o MMODS usa um novo método multiframe para detectar pequenos objetos em condições de baixa visibilidade, explicou Ma.
Fluxos de imagem de vários sensores fluem e o MMODS processa os dados com um filtro de imagem quadro a quadro em tempo real.
Um algoritmo encontra movimento nos frames e os combina em sinais que podem ser correlacionados e integrados num conjunto de sequências de quadros de vídeo.
Esse processo melhora a relação sinal-ruído ou a qualidade geral da imagem. Isso porque o sinal do alvo em movimento pode ser correlacionado ao longo do tempo e aumenta constantemente. Já o movimento do ruído de fundo (por exemplo, o vento), é filtrado.
Robert Anderson (esq.) e Tian Ma (dir.) (Imagem: Bret Latter)
Antes do MMODS ser implantado para aprimoramento de sensoriamento remoto, Ma e Anderson demonstraram sua eficácia em dados simulados.
Os objetos-alvo eram tão pequenos quanto um pixel com uma relação sinal-ruído próxima a 1:1– o que significa que não há distinção entre sinal e ruído.
Esses objetos normalmente seriam indetectáveis tanto para os olhos humanos quanto para os sensores.
O sistema detector de linha de base alcançou 30% de chance de detectar um objeto em movimento. Quando o MMODS foi adicionado a esse sistema, ele teve 90% de chance de detecção sem aumentar a taxa de falsos alarmes.
Dado que uma câmera de vídeo moderna tem cerca de 10 milhões de pixels, ser capaz de detectar e rastrear um pixel por vez é um grande avanço na tecnologia de visão computacional.
Tian Ma, cientista da computação e co-desenvolvedor do sistema
Foi comprovado que o MMODS melhora a sensibilidade de detecção moderna em 200% a 500% e funciona para objetos em movimento rápido e lento, mesmo em condições de pouca visibilidade, acrescentou o pesquisador.
Com informações de Sandia National Laboratories
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