Depois de implementado no processamento de imagens e vídeos, o Deep Learning (também conhecido como aprendizado profundo), deu lugar a uma implantação prática voltada à detecção e reconhecimento de objetos, produzindo resultados mais precisos, permitindo o desenvolvimento de ferramentas destinadas a calcular o número de pessoas na multidão.
Nesse sentido, uma equipe de cientistas pertencentes ao Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia do Japão (JAIST) realizou o desenvolvimento de uma nova tecnologia cuja eficácia permite obter uma estimativa mais precisa da densidade dos objetos.
A equipe que desenvolve essa tecnologia ressalta que ela pode ser aplicada para calcular a densidade humana em um local público ou a densidade de veículos em uma estrada, a fim de estabelecer estratégias que promovam a melhoria da segurança pública e da eficiência do tráfego.
Quando se trata de obter informações em espaços públicos ou tráfego de veículos, a videovigilância é uma das medidas mais eficazes.
Por meio de videovigilância, o pessoal responsável pode obter dados sobre o número de pessoas ou veículos que trafegam por uma determinada área, além de comportamentos e eventos associados a eles que podem ajudar a realizar melhorias em aspectos como segurança, proteção e eficiência.
Esse processo também é chamado de “contagem de multidões”, onde o grupo de pesquisa JAIST liderado pelo Dr. Sooksatra e pelo professor Atsuo Yoshikata em conjunto com o grupo de pesquisa ITIS na Tailândia dedicou esforços para melhorar sua eficácia através de de uma rede que obteve maior desempenho na técnica utilizada.
Nesse sentido, o diretor do Laboratório Yoshitaka, Atsuo Yoshitaka, expressou o seguinte: « A nova tecnologia permite tirar proveito dos recursos de alto e baixo nível de uma imagem e, portanto, alcança um maior desempenho que antes »
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