Detecção de pessoas em ambiente não controlado utilizando o classificador HaarCascade

• Processo: 20/06904-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2020
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Celso Olivete Júnior
• Beneficiário: Leandro Henrique Lima e Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Visão computacional Linguagem de programação Python Processamento de imagens Sistemas de refrigeração e ar condicionado Metodologia e técnicas de computação Análise de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: CLASSIFICADOR HaarCascade | Inteligência Artificial | Processamento de imagens | Visão Computacional | Visão Computacional

Resumo

A detecção de pessoas em ambientes complexos constitui um grande desafio na área da Visão Computacional. Esse problema á acentuado quando se trata de experimentos em ambientes não controlados, contendo diversos obstáculos que interferem de maneira substancial no resultado. Dentre os principais fatores que interferem no processo, e consequentemente no resultado, pode-se citar a oclusão total ou parcial, a iluminação não uniforme, os objetos, a variação de pose, a variação de escala, dentre outros. Para atenuar estes fatores citados, serão empregados métodos de pré-processamento para melhorar a qualidade de imagens permitindo assim uma melhor atuação dos algoritmos de detecção. Estas etapas (pré-processamento e detecção) serão aplicadas no projeto a ser desenvolvido, que consiste na análise de imagens obtidas a partir de câmeras de vigilância, com o objetivo de detectar a presença de alunos em salas de aulas e laboratórios didáticos de informática, permitindo posteriormente o gerenciamento dos aparelhos de ar condicionado (desligando-os automaticamente). Será utilizada a linguagem de programação Python com o auxílio da biblioteca para o desenvolvimento de aplicativos na área de Visão Computacional - OpenCV,que possui módulos para atuar no pré-processamento de imagens bem como classificação (identificação de pessoas na sala de aula/laboratório de informática) a partir de módulos classificadores, em específico, neste projeto será utilizado o classificador HaarCascade. Como contribuição deste projeto,espera-se que a partir da análise de imagens das câmeras de vigilância seja possível determinar a detecção de pessoas nos ambientes já citadas, permitindo fornecer dados para um projeto futuro, no qual serão estudadas e utilizadas técnicas computacionais que permitam o gerenciamento automático (ligar/desligar) dos aparelhos de ar condicionado e lâmpadas, bem como que este gerenciamento possa ser feito de forma remota, objetivando reduzir gastos e desperdício de energia elétrica. (AU)