Prevenção a Roubo de Gado
A pesquisa sobre a detecção de furto de bovinos é uma prova de conceito que explora o uso de sinais de radiofrequência (RF) para identificar movimentações atípicas em animais de criação. A motivação para o estudo surge da ineficácia de métodos de segurança tradicionais, como câmeras e cercas elétricas, que são vulneráveis ou de difícil aplicação em grandes áreas rurais.
A pesquisa investigou a hipótese de que a movimentação anormal de bovinos, como a que ocorre durante um furto, altera as condições de propagação dos sinais de RF no ambiente, afetando a amplitude dos sinais recebidos. Para testar essa teoria, os pesquisadores usaram a Metodologia de Três Fases para o Desenvolvimento de Projetos (TpM-Pro), uma abordagem que estrutura o desenvolvimento de soluções de IoT em três etapas principais: entendimento do negócio, levantamento de requisitos e implementação.
​
Como as medidas foram coletadas
Para a prova de conceito, os pesquisadores construíram um sistema de medição chamado "Domo Radioelétrico". O experimento foi realizado em um piquete de aproximadamente 200 metros quadrados em uma fazenda do Instituto de Zootecnia. A rede sem fio foi composta por quatro transceptores instalados na periferia do piquete, atuando como sensores, e uma estação base que coletava os dados.
Os dispositivos utilizados foram módulos de comunicação sem fio
BE990 que operam na faixa de 915 MHz e têm um alcance de até 50 mW de saída.
A coleta de dados foi feita em três cenários distintos, medindo o
Indicador da Intensidade do Sinal Recebido (RSSI) a cada 5 segundos:
-
Cenário 1: O piquete estava vazio, para estabelecer uma linha de base.
-
Cenário 2: O gado pastava normalmente, representando a situação de rotina.
-
Cenário 3: O gado foi conduzido a se mover rapidamente, simulando a agitação de um furto.
Os valores de RSSI dos transceptores foram enviados para a estação base, que coletou e registrou as medições para análise posterior.
Resultados e Análise Aprimorada
Os resultados demonstraram uma clara diferença na variação dos sinais de RF entre os cenários. Para quantificar essa diferença, os pesquisadores usaram o desvio padrão local das amostras de RSSI, calculadas em uma janela deslizante.
A análise aprofundada mostrou o seguinte:
-
No cenário 1 (piquete vazio), os valores de RSSI e o desvio padrão local foram baixos e estáveis.
-
No cenário 2 (movimento normal), os valores de RSSI e o desvio padrão local mostraram mais variações do que no piquete vazio, refletindo o movimento regular dos animais.
-
No cenário 3 (movimento simulado de furto), o desvio padrão local foi significativamente maior do que nos outros cenários, com picos acentuados de variação. Isso confirmou que a agitação dos animais causa um impacto notável nos sinais de RF.
Para validar a detecção em tempo real, os pesquisadores criaram uma métrica de "nível de mobilidade" que calculou a média dos desvios padrão locais de todos os enlaces. Essa métrica mostrou um aumento consistente e notável durante o período de simulação de furto. Essa evidência sugere que o sistema é capaz de identificar a ocorrência de uma anomalia coletivamente, mesmo com as variações individuais de cada enlace.
​
Conclusão e Futuros Trabalhos
O estudo concluiu que a variação do RSSI de fato reflete o comportamento dos animais, validando a viabilidade da ideia. A pesquisa comprovou que a metodologia TpM-Pro foi adequada para o projeto, organizando as fases de forma lógica e eficaz.
Como próximos passos, os pesquisadores planejam estudar técnicas de processamento de RSSI mais eficientes, como o uso de Redes Neurais Recorrentes (RNN), já exploradas em trabalhos anteriores para localização e rastreamento de pessoas. Também será investigada a otimização do posicionamento dos transceptores e receptores para melhorar a capacidade de detecção.