Porto do Pecém quer melhorar videomonitoramento com inteligência artificial

Projeto utiliza a tecnologia para detecção automática de sujeira nas câmeras que monitoram o complexo cearense

Para aprimorar o sistema de videomonitoramento do Porto do Pecém (CE), que conta com mais de 370 câmeras, a Autoridade Portuária (CIPP S.A.), em parceria com a Universidade Federal do Ceará e a Fundação Cearense de Pesquisa e Cultura (FCPC) apresentaram na sexta-feira (24) os primeiros resultados do desenvolvimento de um sistema de Inteligência Artificial (IA) que auxiliará na gestão da qualidade das imagens geradas pelos equipamentos.

A ideia é utilizar a IA para detecção automática de sujeira nas câmeras causada por fatores como maresia, névoa marinha e particulados potencializados pela ação do vento.

A tecnologia teve sua primeira fase concluída após seis meses de trabalho por parte do Laboratório de Engenharia de Sistemas de Computação (LESC) da UFC, com a participação de pesquisadores, professores e alunos da universidade, além de engenheiros e técnicos do Pecém.

O projeto foi idealizado pelo setor de manutenção do Complexo do Pecém e agora segue para a segunda etapa, que pretende melhorar o sistema e a base de informações para que ele se torne, de fato, um produto interno do porto.

Segundo Marco Ximenes, gerente de manutenção do Complexo do Pecém, o projeto irá otimizar o sistema de videomonitoramento e aumentar a segurança do porto, permitindo mais eficiência nos trabalhos de limpeza dos equipamentos e redução no tempo de atendimento pela manutenção.

“Temos investido, nos últimos anos, para não só melhorar a qualidade de imagens, mas também a geração de dados. Passamos de 187 câmeras, em janeiro de 2018, para mais de 370, no mesmo período de 2023. Esse convênio, junto à UFC, é mais um passo importante que damos para tornar o videomonitoramento do Pecém ainda mais moderno e efetivo”, explica.

O gerente lembra, ainda, que em 2020 o Complexo do Pecém desenvolveu, com recursos próprios, um painel de monitoramento com diversos indicadores quantitativos do sistema de CFTV, como disponibilidade de câmeras, tempo de gravação, tráfego de rede, dentre outros parâmetros que monitoram, em tempo real, as condições operacionais do sistema. “Restava termos parâmetros sobre a qualidade dessas imagens, afetadas muitas vezes por sujeira, ofuscamentos ou problemas na própria câmera”, detalha Ximenes.

Metodologia

Fábio Ribeiro, pesquisador e um dos integrantes do LESC/UFC, deu detalhes de como foi feito o trabalho de desenvolvimento do algoritmo de análise da nova tecnologia.

“É um trabalho que envolveu pesquisa, dentro do mercado mundial, para identificação das técnicas. Partimos de conceitos pré-existentes e elaboramos algumas novas técnicas para poder identificar a qualidade das imagens, usando inteligência artificial, métricas de avaliação e algoritmos que simulam a classificação da visão humana”, explicou.

Dessa forma, através de um sistema de “aprendizagem pregresso, foi possível identificar pontos específicos na imagem com o objetivo da melhoria de qualidade”, esclareceu Fábio.

As próximas etapas incluem “re-rotulagem” para validação do modelo pelos avaliadores; incremento na base de dados das imagens; consolidação do modelo para produção; a evolução da interface com o usuário e a integração desse sistema com os do Porto do Pecém.