Una aplicación con visión computacional para detectar animales perdidos | AGÊNCIA FAPESP

Una aplicación con visión computacional para detectar animales perdidos Esta herramienta lleva el nombre de Crowdpet, y compara fotos de animales registrados por sus dueños con fotos de animales hallados en las calles por voluntarios (imagen: divulgación)

Una aplicación con visión computacional para detectar animales perdidos

21 de diciembre de 2017

Por Suzel Tunes  |  FAPESP Investigación para la Innovación – El Centro de Control de Zoonosis de la Municipalidad de Vinhedo, en el estado de São Paulo, en Brasil, puso en marcha en julio un nuevo censo de los animales que participan en campañas de vacunación. El objetivo del mismo consiste en mantener un registro actualizado para el control de la población de animales perdidos y abandonados en las calles. La detección y el registro se están llevando a cabo con la ayuda de la aplicación CrowdPet, desarrollada por SciPet, una de las empresas hijas de la Universidad de Campinas (Unicamp).

Esta aplicación para smartphones emplea métodos de visión computacional e inteligencia artificial para la detección de animales y se encuentra en desarrollo con el apoyo del Programa FAPESP de Investigación Innovadora en Pequeñas Empresas (PIPE).

CrowdPet fue concebida para cruzar dos fuentes de datos: las fotos de los animales perdidos registradas por sus dueños y fotos de animales avistados en las calles por voluntarios. “La aplicación establece la correspondencia entre ambas imágenes mediante métodos computacionales de reconocimiento visual y realiza el rastreo por geolocalización del lugar en donde se tomó la foto del animal perdido”, explica Fabio Rogério Piva, CEO de la empresa y doctor en Ciencia de la Computación por la Unicamp.

Al final de la Etapa 1 del proyecto PIPE, de análisis de la factibilidad de la propuesta, SciPet llegó a un prototipo capaz de diferenciar, con un 99% de acierto, perros y gatos con respecto a cualquier otra imagen. “Aun cuando un usuario tome fotografías de personas u objetos, el sistema registrará únicamente las fotos de los animales”, explicó Fábio Piva.

Esta investigación, realizada por becarios bajo la supervisión de Fernanda Andaló, directora de Tecnología (CTO) de la empresa, quedó seleccionada entre los finalistas del Premio Innova Unicamp 2017. Pero el próximo paso es más complejo aún, y consiste en la identificación precisa de cada ejemplar.

La reorientación del plan de negocio

La primera versión del Plan de Negocio del CrowdPet tenía como público objetivo exclusivamente a las personas interesadas en hallar a sus mascotas desaparecidas, que se articularían en una especie de “red social”. Con todo, antes de concluir la Etapa 1 del Programa, SciPet fue seleccionada para participar en la 4ª edición del Programa de Capacitación de Emprendedores de Alta Tecnología de la FAPESP, entre los días 31 de julio y 19 de septiembre de 2017.

Durante dicha capacitación, el equipo de la empresa realizó más de un centenar de entrevistas con potenciales clientes. Al escuchar las voces del mercado, notaron que existía una demanda de las municipalidades en referencia a los censos destinados al control de la población de animales abandonados. “Ése un problema pendiente. Resulta difícil eliminar el doble conteo. Algunas alcaldías utilizan microchips, pero es un proceso caro”, dice Fabio Piva.

En ese momento, la empresa tomó una decisión estratégica: decidió ofrecerle la aplicación a las alcaldías como prestación del servicio de mapeo y monitoreo de la población de animales callejeros. “Además de Vinhedo, estamos en contacto con varias municipalidades que están montando sus departamentos de bienestar animal”, dice Piva.

Las alcaldías son actualmente las principales socias del proyecto. “Con la intermediación municipal, podrá ofrecérsele CrowdPet gratuitamente a la población. Maduramos el concepto, nos percatamos de que no podemos tener una ´solución mascota´”, afirma el investigador.

Para el futuro, Fabio Piva planea agregarle otras funcionalidades a la aplicación, tales como un espacio para el registro de voluntarios y asociaciones protectoras de animales, listas de animales disponibles para adopción y también un área para la oferta de recompensas a quienes encuentren animales perdidos.

El desafío del reconocimiento de animales

SciPet fue creada en 2016. Según Fabio Piva, los primeros estudios de empresa se basaron en la investigación intitulada “Where is my puppy? Retrieving lost dogs by facial features” (¿Dónde está mi perrito? La recuperación de perros perdidos mediante la detección de características faciales). Ese trabajo estuvo a cargo de investigadores del Laboratorio Reasoning for Complex Data (Recod Lab), de la Unicamp, bajo la dirección del profesor Eduardo Valle, actualmente asociado a SciPet.

“Fue uno de los primeros intentos de aplicar la biometría en animales. Y quedó demostrado que los métodos de biometría facial humana no son muy eficaces para efectuar la identificación de canes. Al utilizar un método especialmente desarrollado para animales lograron un 89% de precisión, el equivalente al porcentaje de acierto obtenido por un observador humano experto en perros”, dice el investigador.

Sin embargo, los resultados de la investigación no pueden trasladarse directamente a las condiciones reales de utilización de la aplicación CrowdPet. “Este estudio se basó en fotos tomadas con los animales siempre en la misma posición y a la misma distancia, es decir, centralizados. Pero vamos a tener que trabajar con fotos tomadas en la calle, en diferentes posiciones y con distintas condiciones de luz”, sostiene Piva.

Asimismo, las condiciones de los animales perdidos también podrán interferir en el reconocimiento visual, ya que los mismos podrán estar sucios o heridos. Por este motivo, se hará necesaria la toma de varias fotos del mismo animal, y no sólo de la cara sino de todo el cuerpo, ya que una marca característica en cualquier parte del cuerpo podrá ser determinante para el reconocimiento.

“El próximo paso consistirá en reproducir los experimentos del artículo “Where is my puppy?” con base en fotos tomadas en escenarios in-the-wild [al aire libre]. Ése será nuestro principal desafío”, adelanta Piva. Y para vencerlo, SciPet contará con la ayuda del profesor Anderson Rocha, experto en estudios de Aprendizaje de Máquinas en escenario abierto, como investigador asociado.

Empresa: SciPet
Sitio web: crowdpet.io 
Dirección: Rua Antônio Paioli, 320, Parque das Universidades, Campinas, São Paulo, Brasil
Teléfono: +55 (19) 97139-8992
E-mail: contato@crowdpet.io

 

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