OpenMV
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GitHubA ausência de guias em animais de estimação constitui um problema recorrente de gestão em comunidades e parques, visível, mas de difícil fiscalização. As inspeções manuais estão sujeitas a áreas cegas, enquanto as câmeras de vigilância convencionais têm dificuldade em identificar automaticamente comportamentos específicos. Com o OpenMV, pela primeira vez, é possível que o sistema reconheça diretamente se um animal está ou não com guia.

Em áreas públicas, como comunidades, parques e ruas pedonais, é um problema frequente e de difícil controle que os animais de estimação não sejam conduzidos com coleira.
A inspeção manual está sujeita a lacunas temporais e espaciais, enquanto a vigilância por vídeo convencional, embora “consiga ver”, tem dificuldade em identificar automaticamente o detalhe comportamental de “uso de guia”, resultando em baixa eficácia na fiscalização. Com base nas câmeras inteligentes OpenMV da SingTown, o sistema pode empregar capacidades de visão computacional para identificar automaticamente, no local, se os animais de estimação estão com guia, oferecendo suporte técnico à gestão responsável da posse de animais de estimação.
As câmeras são instaladas nas entradas e saídas da comunidade, nos principais corredores de tráfego ou em áreas estratégicas, capturando imagens continuamente.
O OpenMV executa, localmente, o algoritmo de detecção de objetos, identificando simultaneamente “pessoas” e “animais de estimação” na imagem e analisando, adicionalmente, os pequenos objetos entre ambos. Por meio do reconhecimento das características das guias e da modelagem das relações espaciais, determina-se se o animal de estimação está sob tração efetiva.
Quando o sistema identificar um cenário de “pessoa e animal de estimação caminhando juntos sem guia”, poderá gerar imediatamente o resultado no lado do dispositivo, acionar dispositivos de lembrete por voz ou reportar o evento à plataforma de gestão comunitária, permitindo uma intervenção rápida.
A OpenMV implanta diretamente, na extremidade da câmera, a lógica complexa de reconhecimento e julgamento visual, apresentando vantagens como baixo consumo de energia, baixa latência e ausência de necessidade de conexão contínua à internet, sendo adequada para cenários de operação contínua em locais como comunidades e parques, elevando a gestão responsável da posse de animais de estimação de uma abordagem “de orientação reativa” para uma abordagem “de identificação proativa”.

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