Quando se contempla o pôr do sol, tem-se a impressão de que o astro está em movimento até o fim da linha do horizonte. Essa sensação ocorre porque o referencial do observador é a Terra, e como ele está na superfície do planeta, não consegue notar o seu deslocamento. Essa também é uma questão crucial para sistemas com múltiplas câmeras de vigilância, que necessitam de um ponto de referência para sua sincronização.

Pesquisa desenvolvida no Departamento de Ciência da Computação da UFMG formulou modelo matemático que estabelece sincronização de múltiplas câmeras associada com o acelerômetro do celular. O trabalho é um dos resultados da pesquisa do doutorando Antonio Carlos de Nazaré Junior, integrante do Smart Sense Laboratory. O método foi apresentado na 15ª Conferência Internacional sobre Vídeo Avançado e Vigilância Baseada em Sinal (AVSS), realizada em novembro de 2018.

Um problema que as câmeras de vigilância apresentam é a ineficiência de sincronização. Essa operação é fácil de ser feita sempre que dois ou mais equipamentos monitoram a mesma área. A dificuldade surge quando as câmeras estão afastadas e não cobrem a mesma área. Algumas das causas desse fenômeno estão relacionadas à capacidade de gravação e imprecisão dos relógios das câmeras.

O método desenvolvido pelo pesquisador consiste em alinhar os sinais gerados pelo acelerômetro com suporte da visualização da câmera. O acelerômetro é um dispositivo presente na maioria dos smartphones e produz diagramas conforme a movimentação do celular. Logo, quando a pessoa está parada, o gráfico apresenta constante, e quando se desloca, ele denuncia a ação.

A partir do instante em que o indivíduo é visualizado pela câmera, os dados produzidos pelo dispositivo são confrontados com a imagem, como explica Antonio Nazaré Junior. “O ponto-chave é achar algo em comum com as câmeras. Por meio do movimento do celular, é possível saber se a pessoa andou, correu ou ficou parada. Analisamos as ações feitas pelo observador em frente à câmera e localizamos correspondência desses gestos no gráfico produzido pelo acelerômetro. Assim criamos uma referência para a sincronização”.

Precisão
O pesquisador revela que esse método é capaz de alinhar as câmeras com precisão de até 33 milissegundos. “Essa eficácia é fundamental para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de atividades. Quanto mais a pessoa passar em frente a diferentes câmeras, melhor será o resultado, pois teremos mais pontos de comparação“, afirma Antonio Nazaré Junior.

Apesar de o método requerer que a pessoa esteja de posse de um aparelho celular, Nazaré Junior ressalta que o estudo é uma contribuição importante, uma vez que não exige que câmeras estejam próximas ou com campos de monitoramento em comum, como ocorre com os métodos atuais de sincronização. O próximo passo do estudo, salienta o pesquisador, é aprimorar o método para que ele dê conta de sincronizar câmeras que registram em diferentes frequências.

O trabalho contou com a colaboração de Filipe de Oliveira Costa, pesquisador em visão computacional no Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), e com a orientação do professor William Robson Schwartz, coordenador do Smart Sense Laboratory.