IA Visual: Transformando a gestão de multidões

As cidades inteligentes são lugares vibrantes e densamente povoados que dependem de tecnologias avançadas para manter tudo a funcionar sem problemas. Gerir grandes multidões é uma parte importante para tornar estas cidades mais seguras e eficientes, seja em espaços públicos ou em grandes eventos.

Um bom exemplo da necessidade de gestão de multidões é a Final da Liga dos Campeões da UEFA de 2022 em Paris. A sobrelotação fora do estádio causou atrasos, confusão e preocupações de segurança. O planeamento deficiente e os problemas com o fluxo de pessoas contribuíram para o caos, demonstrando quão importante é encontrar melhores formas de gerir grandes multidões.

É aqui que a inteligência artificial (IA) e a visão computacional (CV) podem intervir. Estas tecnologias estão a mudar a forma como as multidões são geridas, tornando mais fácil monitorizar pessoas, detetar riscos e compreender o comportamento das multidões em tempo real. Com a previsão de que o mercado de visão computacional cresça para 175,72 mil milhões de dólares até 2032, é evidente que mais organizações estão a recorrer a estas soluções.

Neste artigo, exploramos como a IA e a visão computacional estão a reinventar a gestão de multidões, tornando grandes eventos mais seguros e eficientes, ao mesmo tempo que abrem caminho para encontros mais inteligentes.

Link to this sectionDesafios crescentes na gestão de multidões#

Gerir multidões está a tornar-se mais complicado à medida que os eventos crescem e se diversificam. Com o crescimento das cidades e a popularidade crescente de grandes eventos, surgem novos desafios que precisam de ser abordados.

Um estudo de 2022 concluiu que a sobrelotação é um fator importante em quase 60% dos incidentes relacionados com multidões em grandes eventos. As conclusões do estudo destacam a importância de melhorar estratégias para gerir grandes audiências e reduzir riscos potenciais.

Embora os métodos tradicionais de gestão de multidões sejam úteis, por vezes podem ter dificuldade em lidar com o comportamento imprevisível das multidões. Esta lacuna torna crucial investir em ferramentas de ponta avançadas que possam monitorizar, analisar e intervir em tempo real, garantindo uma experiência mais segura para todos.

Fig 1. As multidões em estádios podem ser difíceis de gerir.

Link to this sectionAplicações de IA de visão na gestão de multidões#

A IA de visão pode ajudar a gerir grandes multidões através da análise de feeds de vídeo em tempo real com modelos de visão computacional avançados que monitorizam movimentos, reconhecem padrões e detetam comportamentos invulgares. Estes modelos ajudam a identificar problemas como a sobrelotação desde cedo, permitindo que os organizadores reajam antes que os problemas escalem.

Ao oferecer monitorização em tempo real, análise de comportamento e intervenção proativa, as soluções de IA de visão aumentam a segurança e a eficiência dos eventos. Vamos explorar como estas tecnologias transformam a gestão de multidões.

Link to this sectionMonitorização de densidade para controlo de multidões em tempo real#

Imagina que um estádio lotado tem milhares de pessoas a passar pelas entradas num evento. À medida que a multidão se torna mais densa, o movimento abranda. Nestas situações, uma gestão eficaz das multidões é crucial. Os sistemas de monitorização da densidade de multidões baseados em IA podem fornecer informações em tempo real. Isto ajuda os organizadores a gerir o fluxo da multidão e a manter tudo a funcionar sem problemas em grandes eventos.

Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 podem ser uma parte importante da monitorização da densidade de multidões. O suporte do YOLO11 para tarefas como seguimento de objetos pode ser usado para seguir indivíduos com precisão em áreas lotadas. Podes estar a perguntar-te: como é que isto é possível?

Os feeds de vídeo podem ser processados pelo YOLO11 em tempo real. O processamento em tempo real permite que os organizadores tenham informações atualizadas sobre a multidão que estão a monitorizar. O YOLO11 pode até ser usado para focar áreas específicas ou regiões de interesse em relação à multidão.

Por exemplo, os organizadores podem monitorizar locais-chave como entradas, corredores ou rotas de saída, garantindo que estas zonas críticas são geridas de forma eficaz. Os sistemas com capacidade de visão também podem ser desenvolvidos para gerar visualizações, como mapas de calor, que mostram áreas de alta concentração de pessoas e facilitam a deteção e resolução de problemas potenciais.

Fig 2. A IA de visão pode ser usada para criar mapas de calor de multidões.

Curiosamente, o London Underground utiliza monitorização de multidões por visão para manter os passageiros seguros durante períodos movimentados. A visão computacional é usada para contar quantas pessoas estão nas plataformas, e os funcionários são alertados quando certas áreas ficam demasiado lotadas. Estas informações ajudam a ajustar os horários dos comboios e a fornecer atualizações em direto para ajudar a gerir o fluxo de multidões de forma mais eficiente.

Link to this sectionAnálise de comportamento e deteção de ameaças#

Num evento animado com uma multidão agitada (como um concerto), por vezes, comportamentos suspeitos podem passar despercebidos. Os sistemas baseados em IA são concebidos para detetar estes comportamentos mais facilmente do que os humanos. Por exemplo, a capacidade de estimativa de pose do YOLO11 pode ser usada para monitorizar os movimentos corporais de uma pessoa.

A estimativa de pose é uma técnica de visão computacional que rastreia pontos-chave no corpo de uma pessoa, como articulações e membros, para compreender a sua postura e movimentos. Ao analisar estes movimentos em tempo real, um sistema de segurança de IA de visão pode detetar comportamentos suspeitos ou inesperados, tais como ações repentinas ou erráticas, que possam indicar um problema potencial.

Fig 3. Um exemplo de uso do YOLO11 para estimativa de pose numa multidão.

Por exemplo, nos Jogos Olímpicos de Paris 2024, a vigilância por vídeo melhorada por IA desempenhou um papel vital na manutenção da segurança. Câmaras inteligentes e rastreamento de movimento avançado baseado em visão monitorizaram o comportamento da multidão. Quando atividades suspeitas ou aumentos repentinos na multidão foram detetados, as equipas de segurança receberam alertas instantâneos. Agir rapidamente sobre estes avisos ajudou a evitar que os problemas escalassem e manteve todos, tanto participantes quanto espectadores, em segurança.

Link to this sectionControlo de acesso automatizado e reconhecimento facial#

Hoje, evitar o incómodo de bilhetes físicos e entrar num evento com apenas um olhar é uma realidade, graças à IA. A tecnologia de reconhecimento facial está a facilitar este processo, garantindo que apenas indivíduos autorizados ganhem acesso. Esta inovação acelera a entrada e aumenta a segurança, ajudando também na gestão de grandes multidões. Como resultado, o congestionamento é reduzido e o acesso permanece fluido e organizado.

Fig 4. Reconhecimento facial a permitir a entrada de participantes num jogo de basebol.

Podes ver isto em ação no Allianz Parque no Brasil. O reconhecimento facial melhorado por IA está a tornar a entrada e saída do estádio rápida e fácil. Os visitantes têm os seus rostos digitalizados nos pontos de entrada para uma verificação rápida e para impedir o acesso não autorizado. Melhora a segurança e proporciona a todos uma experiência mais suave e sem stress.

Link to this sectionGestão de filas e otimização de caminhos#

Filas longas e multidões que se movem lentamente podem ser frustrantes, estejas tu numa estação de comboios, aeroporto ou parque temático. No entanto, a tecnologia de visão computacional pode mudar isso. O YOLO11 pode ser usado para criar sistemas inteligentes de gestão de filas para monitorizar filas em locais movimentados como aeroportos, lojas e hospitais.

Fig 5. Um sistema de gestão de filas num balcão de bilhetes de aeroporto.

Aqui tens uma visão mais detalhada de como funciona um sistema de gestão de filas:

• Deteção de objetos e identificação de filas: A deteção de objetos usando o YOLO11 pode ajudar a identificar e seguir indivíduos em filas através de feeds de vídeo ao vivo em locais como balcões de bilhetes ou pontos de entrada.
• Monitorização e análise de filas: O sistema analisa o comprimento, a densidade e o movimento da fila, calculando tempos de espera e identificando áreas de congestionamento em tempo real.
• Otimização de caminhos e equilíbrio de carga: Com base em padrões de movimento, o sistema pode sugerir caminhos alternativos ou redirecionar pessoas para filas mais curtas para manter um fluxo de multidão fluido.
• Alertas proativos e ajustes: Os funcionários podem ser alertados para filas longas ou lentas, permitindo intervenções atempadas, como a abertura de balcões adicionais ou o redirecionamento de pessoas.

Link to this sectionPrós e contras de usar IA na gestão de multidões#

A IA e a visão computacional melhoram a gestão de multidões ao aumentar a segurança, eficiência e tomada de decisão em encontros públicos. Aqui estão algumas das principais vantagens a ter em conta:

• Tomada de decisão mais rápida: As soluções de IA de visão conseguem analisar dados rapidamente e facilitar respostas rápidas durante os eventos.
• Escalabilidade: Com a infraestrutura correta, os modelos de visão computacional podem monitorizar grandes multidões de forma eficiente e adaptar-se para serem úteis em eventos de todas as dimensões.
• Recursos otimizados: A visão computacional pode ser usada para antecipar o comportamento da multidão e ajudar a alocar pessoal e recursos de forma mais eficaz.

Apesar destes benefícios, existem vários desafios associados à implementação da IA na gestão de multidões. Aqui estão algumas das principais limitações:

• Custos elevados: A configuração inicial e a manutenção de sistemas de IA de visão podem ser dispendiosas.
• Riscos de cibersegurança: Os sistemas de IA podem tornar-se vulneráveis a pirataria informática e fugas de dados se não existirem as medidas de segurança corretas.
• Preocupações com a privacidade: As aplicações de vigilância e reconhecimento facial podem levantar questões éticas e de privacidade.

Link to this sectionO caminho a seguir para a IA na gestão de multidões#

Trinta e um por cento dos operadores móveis planeiam implementar soluções de IA nas suas redes 5G. Este desenvolvimento entusiasmante está destinado a mudar a gestão de multidões ao permitir o processamento de dados em tempo real e uma comunicação mais rápida. Com a conectividade de alta velocidade do 5G, os sistemas de monitorização de multidões por IA conseguem processar dados quase instantaneamente, ajudando a reduzir riscos e a manter os grandes eventos mais seguros e organizados.

Somando a isto, ao processar dados mais perto de onde são recolhidos, a edge computing pode reduzir atrasos e permitir uma tomada de decisão mais rápida e inteligente. A Edge AI pode analisar dados rapidamente e tomar decisões sem esperar que a informação viaje para servidores distantes. A edge computing pode andar de mãos dadas com a IA e o 5G para fornecer soluções de gestão de multidões mais seguras e fiáveis.

Link to this sectionAbrindo caminho para multidões mais inteligentes com IA#

A IA e a visão computacional estão a intensificar a forma como gerimos grandes eventos e encontros públicos. Estas tecnologias tornam as multidões em cidades inteligentes mais seguras, mais eficientes e mais bem equipadas para lidar com desafios. A monitorização em tempo real e as informações sobre o comportamento das multidões oferecem formas inovadoras de gerir situações imprevisíveis.

Ferramentas como reconhecimento facial, deteção de emoções e rastreamento de comportamento já estão a melhorar a segurança e a eficiência nos eventos. É empolgante ver como a tecnologia está a moldar encontros mais inteligentes e seguros!

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