A Outdoor Semantic Segmentation Challenge, competição internacional organizada pela Universidade das Forças Armadas Alemã (UniBW) voltada à área da Inteligência Artificial para Navegação de Veículos Autônomos em situações off-road, apresentou recentemente os melhores projetos inscritos. Entre 56 participantes, a Equipe de Competição em Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial da UFSC (DeepUFSC) obteve o segundo lugar no torneio.
Composta por sete acadêmicos, entre estudantes da graduação e da pós-graduação, no Mestrado e Doutorado, a equipe liderada pelo professor Aldo von Wangenheim, do Laboratório de Processamento de Imagens e Computação Gráfica do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Convergência Digital teve como tarefa interpretar corretamente 100 diferentes cenas de caminhos na floresta ou em áreas agrícolas, não-pavimentados e não-sinalizados, localizados no interior da Europa.
“Se nós queremos que caminhoneiros do interior tenham à sua disposição sistemas de auxílio à navegação que os apoiem em intermináveis estradas do interior do Brasil ou do interior da Índia ou África, ou que implementos agrícolas possam executar muitas funções de forma semi-autônoma, ou mesmo que veículos militares possam realizar operações de rotina com mais conforto e segurança, é muito importante que as tecnologias de navegação veicular autônoma e de apoio ao motorista sejam capazes de lidar com situações off-road ou de estradas de chão”, explica o professor.
Os resultados vão ser apresentados na Conferência de Reconhecimento de Padrões – DAGM GCPR 2021, que acontece entre 28 de setembro e 1º de outubro deste ano.
