IA de visão: a transformar a gestão de multidões

As cidades inteligentes são locais 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 no exterior do estádio causou atrasos, confusão e preocupações de segurança. O planeamento deficiente e os problemas com o fluxo de pessoas contribuíram para o caos, mostrando como é importante encontrar formas melhores de gerir grandes multidões.

É aqui que a inteligência artificial (AI) 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 expectativa de que o mercado de visão computacional cresça para 175,72 mil milhões de dólares até 2032, é evidente que mais organizações estão a adotar estas soluções.

Neste artigo, exploramos como a AI e a visão computacional estão a reinventar a gestão de multidões, tornando os grandes eventos mais seguros e eficientes e abrindo caminho para encontros mais inteligentes.

Desafios crescentes na gestão de multidões#

Gerir multidões está a tornar-se mais complicado à medida que os eventos aumentam de dimensão e variedade. Com o crescimento das cidades e a popularidade cada vez maior dos grandes eventos, estão a surgir novos desafios que precisam de ser enfrentados.

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 as estratégias para gerir grandes públicos e reduzir potenciais riscos.

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 avançadas e de vanguarda que possam monitorizar, analisar e intervir em tempo real, garantindo uma experiência mais segura para todos.

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

Aplicações da IA de visão na gestão de multidões#

A IA de visão pode ajudar a gerir grandes multidões através da análise de fluxos 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 precocemente problemas como a sobrelotação, permitindo que os organizadores intervenham antes de os problemas se agravarem.

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

Monitorização da densidade para o controlo de multidões em tempo real#

Imagina que um estádio cheio tem milhares de pessoas a passar pelas entradas durante um evento. À medida que a multidão fica mais densa, o movimento abranda. Nestas situações, uma gestão eficaz da multidão é crucial. Os sistemas de monitorização da densidade de multidões baseados em AI 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 o rastreamento de objetos pode ser utilizado para rastrear indivíduos com precisão em áreas lotadas. Podes estar a perguntar: como é isto possível?

Os fluxos de vídeo podem ser processados pelo Ultralytics 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 utilizado para se concentrar em áreas específicas ou regiões de interesse relacionadas com a multidão.

Por exemplo, os organizadores podem monitorizar pontos-chave como entradas, corredores ou vias de saída, garantindo que estas zonas críticas são geridas de forma eficaz. Também é possível desenvolver sistemas com visão computacional para gerar visualizações, como mapas de calor que mostram áreas de elevada concentração de pessoas e facilitam a identificação e resolução de potenciais problemas.

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

Curiosamente, o Metro de Londres utiliza a monitorização de multidões orientada por visão computacional para manter os passageiros seguros durante os períodos de maior movimento. A visão computacional é utilizada para contar quantas pessoas estão nas plataformas, e os responsáveis recebem alertas quando determinadas áreas ficam demasiado cheias. Estas informações ajudam a ajustar os horários dos comboios e a fornecer atualizações em direto para gerir o fluxo de pessoas de forma mais eficiente.

Análise de comportamento e deteção de ameaças#

Num evento animado com uma multidão agitada, como um concerto, por vezes um comportamento suspeito pode passar despercebido. Os sistemas baseados em AI foram concebidos para detetar estes comportamentos mais facilmente do que os seres humanos. Por exemplo, a capacidade de estimativa de pose do YOLO11 pode ser utilizada para monitorizar os movimentos corporais de uma pessoa.

A estimativa de pose é uma técnica de visão computacional que rastreia pontos-chave do corpo de uma pessoa, como articulações e membros, para compreender a sua postura e os seus movimentos. Ao analisar estes movimentos em tempo real, um sistema de segurança com IA de visão pode detetar comportamentos suspeitos ou inesperados, como ações súbitas ou erráticas, que possam indicar um potencial problema.

Fig. 3. Um exemplo da utilização do Ultralytics YOLO11 para estimativa de pose numa multidão.

Por exemplo, nos Jogos Olímpicos de Paris 2024, a videovigilância aprimorada por AI desempenhou um papel fundamental na manutenção da segurança. Câmaras inteligentes e rastreamento avançado de movimentos baseado em visão computacional monitorizaram o comportamento das multidões. Quando eram detetadas atividades suspeitas ou vagas súbitas de pessoas, as equipas de segurança recebiam alertas imediatos. Agir rapidamente com base nestes avisos ajudou a evitar que os problemas se agravassem e manteve todos, participantes e espectadores, em segurança.

Controlo de acesso automatizado e reconhecimento facial#

Hoje, graças à AI, é possível evitar o incómodo dos bilhetes físicos e entrar num evento apenas com um olhar. A tecnologia de reconhecimento facial facilita este processo ao garantir que apenas pessoas autorizadas têm acesso. Esta inovação acelera a entrada e reforça a segurança, ajudando também a gerir grandes multidões. Como resultado, o congestionamento é reduzido e o acesso mantém-se fluido e organizado.

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

Podes ver isto em ação no Allianz Parque, no Brasil. O reconhecimento facial aprimorado por AI está a tornar a entrada e a saída do estádio rápidas e fáceis. Os visitantes têm o rosto analisado nos pontos de entrada para uma verificação rápida e para impedir acessos não autorizados. Isto melhora a segurança e proporciona a todos uma experiência mais simples e sem stress.

Gestão de filas e otimização de percursos#

Filas longas e multidões que avançam lentamente podem ser frustrantes, quer estejas numa estação de comboios, num aeroporto ou num parque temático. No entanto, a tecnologia de visão computacional pode mudar essa situação. O Ultralytics YOLO11 pode ser utilizado para criar sistemas inteligentes de gestão de filas que monitorizam filas em locais movimentados, como aeroportos, lojas e hospitais.

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

Vejamos mais detalhadamente como funciona um sistema de gestão de filas:

• Deteção de objetos e identificação de filas: a deteção de objetos com YOLO11 pode ajudar a identificar e rastrear indivíduos em filas através de fluxos de vídeo em direto 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 os tempos de espera e identificando áreas congestionadas em tempo real.
• Otimização de percursos e equilíbrio de carga: com base nos padrões de movimento, o sistema pode sugerir percursos alternativos ou encaminhar as pessoas para filas mais curtas para manter um fluxo de multidões eficiente.
• Alertas e ajustes proativos: os funcionários podem receber alertas sobre filas longas ou que avançam lentamente, permitindo intervenções atempadas, como abrir balcões adicionais ou redirecionar pessoas.

Vantagens e desvantagens da utilização de AI na gestão de multidões#

A AI e a visão computacional melhoram a gestão de multidões ao reforçar a segurança, a eficiência e a tomada de decisões em ajuntamentos públicos. Eis algumas das principais vantagens a ter em conta:

• Tomada de decisões mais rápida: as soluções de IA de visão podem analisar dados rapidamente e facilitar respostas imediatas durante os eventos.
• Escalabilidade: com a infraestrutura adequada, os modelos de visão computacional podem monitorizar grandes multidões de forma eficiente e adaptar-se para serem úteis em eventos de qualquer dimensão.
• Recursos otimizados: a visão computacional pode ser utilizada para antecipar o comportamento das multidões e ajudar a distribuir melhor o pessoal e os recursos.

Apesar destes benefícios, existem vários desafios associados à implementação de AI na gestão de multidões. Eis algumas das principais limitações:

• Custos elevados: a configuração inicial e a manutenção dos sistemas de IA de visão podem ser dispendiosas.
• Riscos de cibersegurança: sem as medidas de segurança adequadas, os sistemas de AI podem ficar vulneráveis a pirataria informática e violações de dados.
• Preocupações com a privacidade: as aplicações de vigilância e reconhecimento facial podem levantar questões éticas e de privacidade.

O futuro da AI na gestão de multidões#

Trinta e um por cento dos operadores móveis planeiam implementar soluções de AI nas suas redes 5G. Este desenvolvimento empolgante deverá transformar a gestão de multidões ao permitir o processamento de dados em tempo real e comunicações mais rápidas. Com a conectividade de alta velocidade da 5G, os sistemas de monitorização de multidões com AI podem processar dados quase instantaneamente, ajudando a reduzir riscos e a tornar os grandes eventos mais seguros e organizados.

Além disso, ao processar os dados mais perto do local onde são recolhidos, a computação de periferia pode reduzir atrasos e permitir uma tomada de decisões mais rápida e inteligente. A IA de periferia pode analisar dados rapidamente e tomar decisões sem esperar que as informações viajem até servidores distantes. A computação de periferia pode ser combinada com AI e 5G para fornecer soluções de gestão de multidões mais seguras e fiáveis.

A abrir caminho para multidões mais inteligentes com AI#

A AI e a visão computacional estão a transformar a forma como gerimos grandes eventos e ajuntamentos públicos. Estas tecnologias tornam as multidões nas cidades inteligentes mais seguras, eficientes e preparadas para enfrentar desafios. A monitorização em tempo real e as informações sobre o comportamento das multidões oferecem formas inovadoras de gerir situações imprevisíveis.

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

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