Navegando por Assunto "Visão Computacional"

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Protótipo de um sistema de rastreio de mão baseado em hardware de baixo custo para interação humano-computador
(2023) Silva, Mayron Boelling da
Utilizar um sistema de gestos para a interação humano-computador pode ser útil em muitas áreas, mas muito dos sistemas disponíveis podem não ser acessíveis ao público em geral. Alguns dos problemas encontrados neste tipo de sistema são a necessidade do uso de hardware e sensores vestíveis, alto custo de aquisição e o alto consumo de processamento do computador do usuário. Este trabalho propõe desenvolvimento de um protótipo de um sistema de rastreio de gestos de mão baseado em um hardware de baixo custo. O objetivo do sistema é utilizar visão computacional para rastrear movimentos e gestos de mão, a fim de aprimorar a interação humano-computador sem consumir muitos recursos de processamento do computador do usuário e sem a necessidade de vestir ou portar sensores. Para fazer o desenvolvimento do sistema de rastreio foi utilizado um Raspberry Pi 4 e principalmente a biblioteca Mediapipe para auxiliar nos processos de visão computacional. Um experimento foi realizado com pessoas, para verificar a assertividade do sistema e também a sua usabilidade. Analisando os resultados, o sistema alcançou a média de 98,2% de assertividade na execução dos comandos de interação e considerado pela maioria como um sistema útil e divertido de usar. Por fim, o protótipo foi utilizado em um simulador de combate aéreo para demonstrar sua viabilidade de uso.
Uso de visão computacional para detecção e reconhecimento de trabalhadores sem capacete
(2024) Reinert, Ana Cristina Vasconcellos
No Brasil, milhares de trabalhadores que necessitam de equipamento de segurança individual acabam sofrendo acidentes de trabalho, muitas vezes graves, pela falta de utilização destes. Além disso, a fiscalização de obras é uma tarefa complexa e não garante que os responsáveis consigam monitorar todos os colaboradores simultaneamente. Este trabalho propõe uma alternativa para auxiliar na tarefa de fiscalização em obra, tendo como objetivo utilizar visão computacional para identificar colaboradores sem capacete e reportar aos responsáveis, por meio de envio de e-mails. Para desenvolver o sistema, foram treinados modelos de detecção de objetos, capazes de diferenciar pessoas com capacete de pessoas sem capacete. Posteriormente, o modelo com melhor desempenho foi utilizado junto do algoritmo de reconhecimento facial, que identifica o colaborador e reporta, através de emails automatizados. Testes foram realizados a partir de gravações com pessoas, como forma de comparar os modelos de detecção de objetos e escolher o melhor modelo. Conforme a análise, o YoloV8 se saiu superior na precisão do modelo sendo, portanto, escolhido para ser utilizado no sistema proposto, juntamente do reconhecimento facial e envio de email.