Um software de inteligência artificial capaz de fazer a identificação de veículos, em menos de um segundo, através da leitura da placa. Essa é a proposta de um grupo de pesquisadores do Laboratório de Biometria e Mobilidade do Departamento de Computação da Universidade Federal do Ceará (UFC). Iniciado em novembro do ano passado, o aplicativo está na fase final de testes e deve ter sua primeira versão apresentada no próximo mês.
Segundo o professor Fernando Carvalho, coordenador do projeto, a expectativa é de que o software esteja pronto para uso até o fim do ano. Direcionado para a identificação de veículos de carga, ele é capaz de selecionar e identificar a placa, em um foto tirada do caminhão, e compará-la com um modelo gerado a partir de aproximadamente 5 mil imagens. Com isso, é possível obter imediatamente várias informações como nota fiscal da carga, situação do proprietário em relação ao IPVA e outros impostos, multas, licenciamento e seguro obrigatório.
Para obter o aplicativo, os pesquisadores se valeram de dois recursos da computação que já têm eficiência reconhecida em mecanismos de identificação: a Máquina de Vetor de Suporte e o OCR (de Optical Character Recognition, ou Reconhecimento Ótico de Caracteres). Escrito nas linguagens de programação Java e C++, o software pode ser executado em qualquer computador, de acordo com Fernando Carvalho.
Para o registro da imagem, é necessária uma câmera fotográfica profissional, com robustez suficiente para funcionar sem interrupções. O projeto da UFC conta com o apoio da Funcap, que forneceu recursos para a aquisição da máquina usada nos teste de laboratório e de alguns softwares. Além disso, os três alunos que participam da pesquisa são bolsistas da fundação.
Fernando explica que já existem softwares, no mercado, que fazem esse tipo de trabalho, mas a meta dos pesquisadores é criar uma alternativa mais barata. ?Queremos que ele custe 1/10 do valor de um importado?, afirma. A principal motivação do projeto foi a apresentação de uma alternativa de baixo custo para o trabalho de identificação de veículos nos postos de fronteira do Ceará mantidos pela Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará (Sefaz).
Hoje, como os postos não são automatizados, os veículos são verificados pelos fiscais. Com isso, segundo Fernando, o processo demora horas, e, às vezes, dias. Segundo a assessoria de imprensa do órgão, está prevista uma licitação para informatização das atividades dos postos. ?Queremos concorrer com os outros existentes no mercado?, diz o professor.
Reconhecimento das imagens através de pixels
O principal método para fazer a análise das imagens, no sistema proposto, é a Máquina de Suporte Vetorial. Basicamente, ela trabalha da seguinte forma: cada imagem é dividida em milhares de pontos (no caso, eles são determinados pelos pixels, que são as unidades formadoras das imagens processadas por equipamentos digitais) e eles são separados por classes, de acordo com a posição que ocupam. Isso acontece tanto com as imagens de referência quanto com as fotos tiradas dos veículos. A matriz que determina o número de pontos a serem analisados varia de acordo com cada sistema. No desenvolvido pelo grupo da UFC, ela tem 400 mil x 800 mil, o que da um total de aproximadamente 320 bilhões de pixels.
Depois de capturada a imagem do veículo a ser fiscalizado, o aplicativo faz uma primeira operação, de compará-la com os modelos já existentes (como dito anteriormente, são cerca de 5 mil no banco de dados). Achado o modelo, são selecionados os pontos que se identificam com as classes relacionadas com a placa. Separada apenas a área da placa, que é o que interessa, entra em operação o reconhecimento de caracteres. A fase seguinte é comparar com as placas registradas nos arquivos e verificar a situação do veículo. Tudo isso é feito em menos de um segundo.
Um detalhe interessante é que o projeto precisou prever uma particularidade dos modelos usados como referência. Os veículos de carga brasileiros costumam ter frases nos parachoques, e os caracteres tornam mais complexa a separação das letras e números da placa. Além disso, o sistema também prevê a identificação tanto pela dianteira quanto pela traseira, porque os veículos com reboque possuem placas diferentes.
Fonte: Funcap
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