Protótipo de um sistema de visão computacional para monitoramento de vagas de estacionamento

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A presente pesquisa descreve o desenvolvimento de uma aplicação baseada em um algoritmo de inteligência artificial com visão computacional, voltada para o monitoramento em tempo real de vagas de estacionamento, a partir de câmeras de segurança, com visualização por meio de uma interface web. A solução é composta por três principais componentes: uma aplicação em Python utilizando o al- goritmo de detecção de objetos YOLO (You Only Look Once), um serviço WebSocket em Python para disponibilização dos dados coletados, e uma interface web responsiva, acessível tanto por dispositivos móveis quanto por computadores. Os dados obtidos foram armazenados em formato JSON, evitando o uso de um banco de dados, simplificando o sistema, pois as propriedades armazenadas se tratavam de uma identificação para as vagas e a situação desta, assim garantindo uma leitura e comunicação mais eficiente dos da- dos. A comunicação das informações com o front-end, foi feita por meio do framework Flask e do WebSocket, protocolo que permite comunicação bi- direcional em tempo real, garantindo uma interface web atualizada com os dados atuais. Os testes demonstraram um bom desempenho do sistema, mesmo em condições diferentes de iluminação, destacando a robustez do modelo YOLO em cenários reais. O sistema mostrou-se viável, funcional e promissor para aplicações de monitoramento urbano automatizado.

Descrição

Trabalho de Conclusão de Curso, apresentado para obtenção do grau de Bacharel no Curso de Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense, UNESC.

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