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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/65853| Tipo: | TCC |
| Título : | Desenvolvimento de sistema de monitoramento de câmeras para detecção de aglomeração e máscaras de proteção individual através de redes neurais |
| Autor : | Sousa, Mikael Lucas de Brito |
| Tutor: | Nogueira, Fabrício Gonzalez |
| Co-asesor: | Forte, Marcus Davi do Nascimento |
| Palabras clave : | Redes neurais;Deep Learning;Multithreading;Visão computacional;PyQt |
| Fecha de publicación : | 2022 |
| Citación : | SOUSA, Mikael Lucas de Brito. Desenvolvimento de sistema de monitoramento de câmeras para detecção de aglomeração e máscaras de proteção individual através de redes neurais. 2022. 52 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022. |
| Resumen en portugués brasileño: | Em virtude da crise sanitária do novo coronavírus, Covid-19, o mundo se pôs diante de uma situação de saúde pública onde cuidados como o uso de máscaras de proteção individual e o distanciamento social para evitar aglomerações se fizeram necessários para evitar a disseminação do vírus. No entanto, esses cuidados e precauções não são devidamente cumpridos por uma parte da população e, por conta disso, surgiu a necessidade de criação de mecanismos de monitoramento em prol do cumprimento das determinações de saúde pública e o alerta nos casos de não cumprimento das mesmas. Por isso, foi desenvolvido um sistema de monitoramento e gerenciamento de câmeras em tempo real que aplica processamento digital de imagem e algoritmos de visão computacional através de redes neurais artificiais para detecção do uso de máscaras e de aglomeração de pessoas. O sistema foi desenvolvido em linguagem Python em conjunto ao framework PyQt para desenvolvimento da interface gráfica. O sistema foi construído sob paradigma de orientação a objetos para gerência e conexão entre o backend e o frontend. Além disso, foi criado um banco de dados MySql com 4 tabelas: uma para armazenamento das credenciais de acesso, uma para armazenamento das informações das câmeras usadas, uma para armazenamento das infrações de ausência de máscaras e uma para armazenamento das infrações de aglomeração. |
| Abstract: | Due to the health crisis of the new coronavirus, Covid-19, the world is faced with a public health situation where care such as the use of personal protective masks and social distancing to avoid agglomerations were necessary to prevent the spread of the virus. However, these precautions and precautions are not properly complied with by part of the population and, because of this, the need arose to create monitoring mechanisms in order to comply with public health determinations and alert in cases of non-compliance with them. Therefore, a real-time camera monitoring and management system was developed that applies digital image processing and computer vision algorithms through artificial neural networks to detect the use of masks and crowding of people. The system was developed in Python language together with the PyQt framework for the development of the graphical interface. The system was built under an object-oriented paradigm to manage and connect the backend and the frontend. In addition, a MySql database was created with 4 tables: one for storing access credentials, one for storing used camera information, one for storing non-mask infractions and one for storing agglomeration infractions. |
| URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65853 |
| Aparece en las colecciones: | ENGENHARIA ELÉTRICA - Monografias |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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