Reforçando a segurança escolar: mitigação de ameaças por meio de visão computacional
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
O aumento preocupante de ataques e atentados em escolas tem causado danos irreparáveis e afetado diretamente as famílias e toda a comunidade envolvida. Diante dessa realidade, é proposto o desenvolvimento de uma solução para mitigar esses incidentes, através da implementação de uma Application Programming Interface (API) de Visão Computacional. O objetivo é desenvolver e avaliar a eficácia dessa API na detecção de armas de fogo e facas em imagens e vídeos, visando fornecer uma ferramenta eficiente para a segurança escolar. Para alcançar os objetivos, é empregado o framework You Only Look Once (YOLOv8) para identificação das armas e o Django Rest Framework (DRF) para o desenvolvimento da API. A avaliação da eficácia do modelo é realizada por meio de testes recall, no qual foram alcançados, 94,8 % para facas e 89,3 % para armas de fogo, e de precisão alcançou-se 90,7 % para armas de fogo e 95,5 % para facas, respectivamente, evidenciando a eficácia do modelo na identificação das classes para as quais foi treinado. Diante dos resultados apresentados, pode-se afirmar que esta pesquisa representa um avanço significativo para a segurança escolar, oferecendo uma ferramenta precisa e eficiente para a detecção precoce de ameaças, com potencial para salvar vidas e proteger comunidades escolares
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Keywords
Análise e Desenvolvimento de Sistemas - estudo e ensino, Aprendizado de máquina, Ataques a escola, Detecção de objetos