O sistema de dissuasão de cervos com IA da LNER e da Network Rail reduziu os atropelamentos esperados na via de oito para um

Cervos que vagam para as linhas ferroviárias são um problema antigo com duas soluções insatisfatórias: apitos montados nos trens, que não são confiáveis, e cercas altas, que são caras. A operadora ferroviária LNER e a Network Rail testaram uma abordagem diferente em um trecho de uma milha entre Peterborough e Grantham: um sistema automatizado de dissuasão de cervos, o Adds, baseado em sensores e IA.

O sistema usa sensores de som e imagem para identificar quando um cervo se aproxima dos trilhos. Se um for detectado, uma variedade de alarmes sonoros e visuais é acionada, com o objetivo de afugentar o animal para longe da linha; uma câmera de IA então monitora seu movimento até que ele tenha sido desviado para uma distância segura — assim, cada dissuasão é verificada, não presumida.

Os números comprovaram a eficácia: a LNER disse que o Adds afugentou uma média de 50 cervos por semana desde o início dos testes em maio de 2023, e enquanto cerca de oito incidentes de cervos atingidos por trens seriam esperados na área do teste nesse período, apenas um foi relatado. O sistema será implantado em outros trechos da East Coast Main Line entre London King's Cross e Edimburgo que têm altas taxas de incursões de cervos.

Substituir dissuasões generalizadas por um ciclo fechado: detectar o cervo, afugentá-lo com alarmes variados e manter uma câmera de IA sobre ele até que esteja a uma distância segura.

Ambas as opções legadas falham de maneiras opostas — os apitos não funcionam de forma confiável, as cercas funcionam mas custam demais para serem instaladas ao longo de uma linha longa — o que abriu espaço para uma abordagem baseada em sensores.

Alarmes variados importam: um único som fixo seria ignorado, enquanto uma mistura de sinais sonoros e visuais dá ao animal algo de que se afastar.

A câmera de IA fecha o ciclo: em vez de presumir que um alarme funcionou, o sistema observa o cervo até que ele esteja realmente a uma distância segura.

O retorno aparece nos dois lados: Danny Gonzalez, da LNER, disse que o sistema "pode economizar tempo, estresse e, mais importante, cervos", e a engenheira de rota Jo Priestly relacionou-o a menos atrasos.

Quando uma solução contundente é ou não confiável ou cara demais, feche o ciclo: detecte o animal específico, afugente-o individualmente e verifique o resultado com uma câmera em vez de apostar em hardware passivo.

A LNER considerou o teste um sucesso e disse que o sistema será implantado em outros trechos de alta incidência da East Coast Main Line, que se estende entre London King's Cross e Edimburgo.