Ipkiss: Inteligência Artificial para monitoramento do uso de máscaras de proteção
| dc.contributor.advisor | Teixeira, Fabio | |
| dc.contributor.author | Pereira Junior, Alexandre | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-23T18:49:35Z | |
| dc.date.available | 2024-02-23T18:49:35Z | |
| dc.date.issued | 2021-01-21 | |
| dc.description.abstract | Devido ao crescimento de casos de COVID-19 no ano de 2020, a Organização Mundial de Saúde (OMS) orientou a utilização de máscaras com o intuito de diminuir o contágio da doença. O Município de São Paulo tornou obrigatório o uso de máscaras em estabelecimentos públicos, conforme o artigo 7 do decreto 59396 deste ano. Objetivo : O projeto proposto tem como objetivo implementar uma solução computacional que permita monitorar a utilização de máscaras de proteção em ambientes públicos. Método : O sistema computacional utiliza a linguagem Python e suas bibliotecas, com destaque ao OpenCV para o tratamento de imagens e a incorporação do classificador Haar Cascade no projeto; o framework de desenvolvimento web Flask foi utilizado para criar um painel de controle auxiliando a visualização dos dados obtidos na detecção. Resultados : Foi desenvolvida uma aplicação web permitindo a detecção e armazenamento de imagens das pessoas que não estão utilizando máscaras, com baixo custo de implantação. O Classificador apresentou uma precisão, revocação e f1-score 63%, 93% e 75%, respectivamente. Conclusão : O sistema foi capaz de detectar faces que estavam sem máscara de proteção por meio da implementação do algoritmo Haar Cascade. A utilização do framework de desenvolvimento web Flask permitiu a criação do protótipo e integração dos componentes da aplicação. Os dados gerados pelo sistema foram armazenados em um banco de dados não relacional na nuvem, possibilitando a análise dos dados. Discussão : A precisão alcançada pelo algoritmo Haar Cascade utilizado neste projeto foi satisfatória, no entanto, novos experimentos serão conduzidos para explorar novas técnicas de visão computacional, como a utilização de aprendizado profundo. | |
| dc.description.abstract2 | Due to the growth of cases of COVID-19 in the year 2020, the World Health Organization (WHO) directed the use of masks in order to reduce the spread of the disease. The Municipality of São Paulo made the use of masks in public establishments mandatory, according to article 7 of Decree 59396 this year. Objective: The proposed project aims to implement a computational solution that allows monitoring the use of protective masks in public environments. Method: The computer system uses the Python language and its libraries, with emphasis on OpenCV for the treatment of images and the incorporation of the Haar Cascade classifier in the project; the web development framework Flask was used to create a control panel helping to visualize the data obtained in the detection. Results: A web application was developed allowing the detection and storage of images of people who are not wearing masks, with low cost of implantation. The Classifier presented an accuracy, recall and f1-score 63%, 93% and 75%, respectively. Conclusion: The system was able to detect faces that were without protection masks through the implementation of the Haar Cascade algorithm. The use of the web development framework Flask allowed the creation of the prototype and integration of the application components. The data generated by the system were stored in a non-relational database in the cloud, enabling data analysis. Discussion: The precision achieved by the Haar Cascade algorithm used in this project was satisfactory, however, new experiments will be conducted to explore new techniques of computer vision, such as the use of deep learning. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | PEREIRA JUNIOR, Alexandre. Ipkiss: Inteligência Artificial para monitoramento do uso de máscaras de proteção. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) – Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo Pirituba, São Paulo, 2021. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/557 | |
| dc.publisher | IFSP | |
| dc.publisher.campi | PIRITUBA | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Inteligência artificial | |
| dc.subject.keywords | Monitoramento digital | |
| dc.subject.keywords | Pandemia de COVID-19 | |
| dc.title | Ipkiss: Inteligência Artificial para monitoramento do uso de máscaras de proteção | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |