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https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/993| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Detecção automática de distanciamento social em locais públicos utilizando visão computacional e aprendizado profundo |
| Autor: | Sá, Maria Cristiana de Jesus |
| Orientador(a): | Anchiêta, Rafael Torres |
| Resumo: | O Sars-Cov-2 conhecido popularmente por covid-19 é uma doença infecciosa que se dissemina de uma forma muito rápida entre os seres humanos. Para tentar conter esse vírus, faz-se necessário tomar algumas medidas preventivas. Dentre essas medidas, detaca-se o distanciamento social, pois é uma das medidas mais eficazes que ajuda a diminuir o número de infectados pela doença. Na atualidade, diversas pesquisas estão sendo desenvolvidas na tentativa de conter tal vírus. Diante do contexto vivenciado, o presente trabalho visa o desenvolviemnto de uma ferramenta para detecção automática de distanciamento social baseada em aprendizado profundo e voltada para ambientes públicos. Ademais, os resultados obtidos nas avaliações demonstraram que o algoritmo desenvolvido é eficaz na tarefa de detecção de pessoas e do distanciamento social |
| Abstract: | Sars-Cov-2 popularly known as covid-19 is an infectious disease that spreads very quickly among humans. To try to contain this virus, it is necessary to take some preventive measures. Among these measures, social distancing stands out, as it is one of the most effective measures which helps to reduce the number of people infected by the disease. Currently, several researches are being developed in an attempt to contain this virus. Given the context experienced, this work aims to develop a tool for automatic detection of social distance based on deep learning and aimed at public environments. Furthermore, the results obtained in the evaluations showed that the developed algorithm is effective in the task of detecting people and social distancing |
| Palavras-chave: | Covid-19 Distanciamento Social Detecção de Objetos Aprendizado Profundo Yolo |
| Cnpq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| metadata.dc.language: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí |
| Sigla: | IFPI |
| Unidade: | Campus Picos |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/993 |
| Data do documento: | 2021 |
| Aparece nas coleções: | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Picos |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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