Desenvolvimento de Modelo de IA para Detecção de Situações de Risco em Imagens de Câmeras de Vigilância

Resumo: Câmeras de segurança tornaram-se progressivamente mais comuns no cotidiano da população mundial. Paralelamente ao aumento do número de dispositivos, houve significativa evolução das tecnologias aplicadas, resultando em melhor qualidade de imagem e na incorporação de funcionalidades como visão noturna, captação de áudio, armazenamento em nuvem e comunicação remota, permitindo o monitoramento remoto em tempo real. Grandes capitais passaram a integrar sistemas de videomonitoramento a seus planos de segurança pública. Apesar desses avanços, o monitoramento tradicional ainda apresenta limitações relevantes, sobretudo a necessidade de grande contingente de operadores humanos. Em muitos casos, as câmeras são utilizadas apenas para registro de imagens, com análise posterior para fins de identificação ou produção de evidências. Neste contexto, este trabalho utiliza a plataforma Edge Impulse para avaliar de forma exploratória a implementação de inteligência artificial voltada ao reconhecimento automático de situações de risco. O sistema proposto visa alertar operadores e autoridades de segurança, além de possibilitar a expansão de programas de monitoramento sem a necessidade de ampliação das salas de controle ou do quadro de pessoal.