Cruciais em qualquer ambiente computacional, os middlewares são softwares que atuam como intermediários entre aplicativos e sistemas operacionais, fundamentais para facilitar a comunicação e o compartilhamento de dados.
A Intelbras, empresa brasileira especializada em produtos e soluções para segurança, comunicação, redes e energia, com grande atenção para soluções para cidades inteligentes, buscava um middleware capaz de facilitar a identificação de comportamentos de risco a partir do vasto volume de imagens gerado pelas câmeras de segurança conectadas a seu sistema.
Buscou então o Insper para apoiar o desenvolvimento de uma solução que pudesse ser incorporada a seu Defense IA, um sistema avançado de vigilância que utiliza inteligência artificial (IA) para monitoramento e controle de acesso e oferece funcionalidades como reconhecimento facial e leitura de placas de veículos.
Ao longo de quatro meses e meio de desenvolvimento, quatro alunos em fase final de graduação — dois de Ciência da Computação e dois de Engenharia de Computação — trabalharam em parceria com a empresa a fim de entregar um middleware capaz de apoiar os analistas da Intelbras na identificação rápida de situações em que uma pessoa puxa uma arma em público — o escopo foi refinado, porque identificar “comportamentos de risco”, em geral, seria inviável. O projeto de Capstone entregue no final do ano passado se mostrou capaz de cumprir a missão.
Desde o primeiro dia de projeto, a solução desenvolvida pelos estudantes Eric Andrei Lima Possato, Matheus Aguiar de Jesus, Pedro Altobelli Teixeira Pinto e Pedro Antonio Silva tinha como objetivo se mostrar autônoma, funcional para toda qualidade de câmera, adaptável às especificidades de cada local e integrada ao Defense IA. O sistema é capaz de operar em diferentes condições de luminosidade e com câmeras de menor resolução.
Também pode ser regulado para enviar alertas de acordo com o contexto: em um local em que o acesso de pessoas é restrito, e nem deveria haver circulação no local, pode avisar os analistas em situações de, por exemplo, 20% de chances de haver armas na imagem. Em ambientes de maior circulação de pessoas e, em tese, menor incidência de comportamentos perigosos, pode disparar alertas a partir de 50% de chances.
“Desde o primeiro minuto, trabalhamos no produto com o objetivo de que ele pudesse ser incorporado ao sistema da Intelbras”, relata Matheus, que nasceu no Rio de Janeiro, tem 21 anos e, assim como Pedro Antonio Silva, é bolsista do Insper no curso de Ciência da Computação. Os dois optaram pelo projeto por motivos diferentes. “Eu queria me aprofundar no tema de visão computacional e trabalhar no desenvolvimento de soluções em IA com grande aplicação prática”, diz Pedro, que também tem 21 anos e é nascido em São Paulo.
“Nas férias, eu havia desenvolvido um projeto pessoal de uma rede social que envolvia visão computacional. Quando soube da possibilidade de trabalhar em um Capstone envolvendo segurança, entendi que era uma oportunidade de aplicar tudo o que eu vinha pesquisando”, afirma Matheus.
Os dois não conheciam os colegas da Engenharia, Pedro Altobelli Teixeira Pinto e Eric Andrei Lima Possato. “Foi uma experiência interessante trabalhar com pessoas que não tinham contato prévio conosco. Rapidamente estabelecemos uma rotina bastante produtiva”, diz Pedro Antonio Silva.
O projeto “Uso de Câmeras de Segurança para detecção de Armas de fogo e/ou comportamentos suspeitos” contou com a orientação em parceria entre Andrew Kurauchi, que trabalha com pesquisas voltadas para visão computacional, e Mauricio Bouskela, coordenador do Núcleo de Cidades Inteligentes e Big Data do Centro de Estudos de Cidades – Laboratório Arq.Futuro do Insper. “Foi a primeira vez em que atuei num Capstone em parceria com um coorientador. A experiência foi muito rica”, diz Kurauchi. “Os alunos participaram de forma decisiva. Assumiram as rédeas do desenvolvimento e tiveram iniciativa própria para buscar todos os equipamentos e informações de que precisaram, tanto no Insper quanto na Intelbras.”
Os alunos apontam que precisaram superar algumas dificuldades. Uma delas foi encontrar uma forma de conciliar o uso de um computador do Insper com os notebooks e os smartphones pessoais. “Precisamos criar nossa própria rede, dentro da rede do Insper. Com essa infraestrutura, conseguíamos acessar o sistema de forma remota e, por exemplo, rodar testes importantes e demorados ao longo dos fins de semana, mesmo quando não tínhamos acesso físico ao laboratório”, diz Matheus.
Pedro aponta que a própria equipe da Intelbras se mostrou cada dia mais interessada no progresso do grupo. “Eles perceberam nosso potencial e nosso interesse em desenvolver uma solução perfeitamente aplicável. Tivemos reuniões em que eles chegaram a levar dez profissionais, de diferentes setores, até da área comercial. Por iniciativa própria, enviaram para nós uma das câmeras da própria empresa, para que trabalhássemos considerando a infraestrutura real disponível.” Tudo isso respeitando as normas da Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), especialmente sensíveis num contexto em que era preciso trabalhar com um banco de imagens de pessoas portando armas.
“Os alunos foram muito dedicados. Por vontade própria, testaram as soluções nas condições mais adversas, com as pessoas de costas, ou quando apenas uma parte da arma aparece, ou diante de imagens de qualidade inferior”, diz o professor Kurauchi. “A Intelbras ficou bastante satisfeita. A solução está avançada o suficiente para a equipe técnica da empresa implementar, caso queira, provavelmente depois de fazer mais testes. É uma solução inédita no Brasil, e os alunos conseguiram desenvolvê-la com grande desenvoltura e em pouco tempo.”