Fase 1: Reconhecimento inteligente de entidades e incidentes em tempo real por meio de aprendizado profundo

• Processo: 25/11717-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: João Eduardo Ferreira
• Beneficiário: Santiago Ramos Fagundes
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 20/06950-4 - Centro de Pesquisa e Desenvolvimento sobre Conhecimento ao Vivo, AP.NPOP
• Assunto(s): Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina Não-padrão | Aquisição de conhecimento baseado em Evidência | Detecção de Eventos Inéditos | Detecção e monitoramento de veículos | eventos e objetos | Monitoramento automatizado | Aprendizado de Máquina

Resumo

Um dos principais objetivos de aplicação na segurança pública é o reconhecimento de incidentes relacionados à segurança em seus estágios iniciais. Como ilustração, entre 8 de setembro e 31 de dezembro de 2016 (campus CUASO), os registros da polícia da USP mostram muitos incidentes relacionados à segurança que ocorrem rotineiramente em uma grande área urbana. Com a introdução do USP/EMS (Sistema de Monitoramento Eletrônico), espera-se que o centro de comando, equipado com um painel de vídeo e 8 estações de operadores, detecte esse tipo de incidente de forma oportuna, reduzindo o tempo de resposta e aumentando as chances de capturar os autores. Ironicamente, à medida que a cobertura por câmeras melhora com mais câmeras (particularmente em fases subsequentes do USP/EMS), a atenção dos operadores se torna mais diluída devido ao aumento da taxa total de dados. Por isso, é muito importante detectar, automaticamente, entidades e suspeitos de incidentes utilizando uma abordagem inteligente em tempo real. (AU)