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Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Arte acessível: uma análise comparativa de algoritmos de detecção de obras de arte(2025-07-17) FERREIRA, Marcus Vinícius Carvalho; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519A visão computacional tem se mostrado uma ferramenta promissora no desenvolvimento de tecnologias assistivas, especialmente para promover acessibilidade a pessoas com deficiência visual. Este trabalho propõe a análise comparativa de algoritmos de detecção de objetos com foco na identificação de obras de arte pintadas, utilizando redes neurais convolucionais. Foram avaliados os modelos YOLOv8, YOLOv11, RetinaNet e Faster R-CNN quanto à sua eficácia e viabilidade em dispositivos móveis. O dataset utilizado foi criado a partir da coleta automatizada de imagens da internet, envolvendo obras consagradas como Mona Lisa, Meisje met de Parel e The Starry Night. As imagens foram rotuladas manualmente com o auxílio da ferramenta LabelImg. Os modelos foram treinados e avaliados com base em métricas como precisão média (mAP), recall, tempo de inferência e consumo de recursos computacionais. Os resultados demonstraram que os modelos da família YOLO, especialmente o YOLOv8, obtiveram o melhor equilíbrio entre desempenho e eficiência, atingindo mAP de 0,992 e recall de 0,987. Além disso, apresentaram menor tempo de inferência, o que os torna particularmente adequados para aplicações em tempo real e em dispositivos com recursos limitados. A pesquisa contribui para o avanço de soluções acessíveis no campo da arte e inclusão digital, demonstrando o potencial da inteligência artificial como aliada da acessibilidade cultural.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Desenvolvimento de um sistema de gestão de vendas para entrega em domicílio(2025-09-10) GOMES, Gabriel Campelo; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de sistema de gestão de vendas (PDV) para delivery, em arquitetura em três camadas, com stack 100% Python: FastAPI (back-end/REST), Kivy (front-end/GUI) e MongoDB (persistência NoSQL). O objetivo é oferecer uma solução acessível, escalável e personalizável para pequenos e médios negócios, enfrentando limitações recorrentes de custo, flexibilidade e integração. A pesquisa é aplicada, de caráter exploratório-descritivo, conduzida de forma incremental com testes e ajustes contínuos. O protótipo implementa autenticação JWT, CRUD de produtos e pedidos, atualização de status em tempo real e relatórios básicos. A avaliação qualitativa, baseada em entrevista com usuária de referência, indicou ganhos operacionais (maior agilidade no atendimento e no fechamento de caixa, redução de erros e preservação de informações). O estudo contribui nos âmbitos acadêmico (aplicação de práticas de Engenharia de Software e desenvolvimento full-stack), tecnológico (integração API–GUI–NoSQL) e prático (base para evolução comercial). São discutidas vantagens e limitações frente a soluções de mercado e delineados trabalhos futuros (dashboards analíticos, integração com meios de pagamento, testes automatizados, melhorias de UX móvel e sincronização offline).Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Estudo de caso: infraestrutura de rede da faculdade gamaliel(2025-04-02) GAIA, Renan Garcia; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519Estudo de caso de uma empresa de educação privada com intuito de demonstrar as melhoras da infraestrutura de redes, equipamentos e serviços ao longo do tempo. O objetivo do estudo foi identificar desafios para otimizar a conectividade e a proteção dos dados. A metodologia inclui entrevistas com profissional responsável pelas melhorias e documentação da infraestrutura de rede. Os resultados demonstram que a adoção de tecnologias como VLANs, firewalls, unificação das redes Wi-Fi e atualização dos roteadores melhorou significativamente a segurança e a estabilidade da rede. O estudo demonstrou que a modernização da infraestrutura de rede pode trazer benefícios significativos para a segurança e a eficiência operacional.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Protótipo de sistema de vigilância baseado em IA para prevenção de crimes com armas e disfarces(2025-09-15) BARBOSA, Elton Silva; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519Este Trabalho de Conclusão de Curso apresenta o desenvolvimento e a avaliação do protótipo de sistema inteligente de vigilância, com capacidade de detectar em tempo real a presença de armas de fogo e o uso de disfarces, como capacetes fechados e bonés, frequentemente utilizados em ações criminosas. O protótipo foi construído com base em técnicas de visão computacional e aprendizado profundo, empregando Redes Neurais Convolucionais (CNNs) com foco na arquitetura YOLO (You Only Look Once), em suas versões YOLOv8, YOLOv9 e YOLOv10. A metodologia consistiu na criação e organização de uma base de dados anotada, no treinamento dos modelos com técnicas de aumento de dados e no uso de métricas padronizadas como precision, recall e média de precisão média (mAP) para análise comparativa. Os resultados evidenciaram a evolução dos modelos nas versões mais recentes, com destaque para o YOLOv8, que apresentou o melhor desempenho geral em termos de acurácia e eficiência. Além da análise técnica, o trabalho discute os aspectos éticos e legais envolvidos na aplicação de sistemas automatizados de vigilância, como privacidade e viés algorítmico. A pesquisa contribui para o avanço de soluções tecnológicas voltadas à segurança, propondo uma ferramenta viável, precisa e de baixo custo, aplicável em diversos contextos urbanos e institucionais.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Sistema assistivo de identificação de cores para deficientes visuais usando visão computacional e síntese de voz(2025-05-16) MATOS JÚNIOR, Valdeney André; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema assistivo para detecção e identificação de cores em tempo real, voltado para auxiliar pessoas com deficiência visual. O sistema utiliza técnicas de visão computacional para capturar imagens por meio de uma webcam para processá-las no espaço de cores HSV e assim, identificar a cor predominante. Após a identificação, osistema gera feedback auditivo por meio da síntese de voz utilizando a biblioteca gTTS. A implementação foi realizada em Python, com o uso das bibliotecas OpenCV para processamento de imagens e Matplotlib para efetuar a visualização dos resultados. Os testes foram conduzidos sob condições de iluminação controlada, utilizando as cores azul, verde e vermelho, e demonstraram boa precisão na identificação das cores predominantes. Este projeto busca promover maior autonomia para pessoas com deficiência visual, contribuindo para a inclusão social e a acessibilidade. Além disso, o trabalho discute desafios e limitações da visão computacional em aplicações assistivas, como variações na iluminação e a necessidade de suporte para um espectro mais amplo de cores, sugerindo melhorias para futuras versões do sistema, incluindo sua adaptação para dispositivos móveis e aprimoramento do algoritmo de detecção.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Sistema de triagem e agendamento aplicado ao atendimento cível da defensoria pública de Tucuruí(2025-01-17) PÓ, Adrian Caldas; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema automatizado para o atendimento cível da Defensoria Pública de Tucuruí, com o objetivo de modernizar e otimizar os processos de agendamento e triagem. A iniciativa surgiu a partir da análise do método manual anteriormente utilizado, que dependia de tabelas no Microsoft Word, apresentando limitações em termos de eficiência e segurança no gerenciamento de dados. Para superar esses desafios, foi proposta a criação de um sistema robusto e escalável, utilizando tecnologias como Node.js integrado com MySQL Workbench. O desenvolvimento foi orientado por métodos de engenharia de software, com a realização de uma análise detalhada de requisitos para garantir que o sistema atendesse às necessidades específicas da Defensoria. A implementação resultou em um sistema automatizado capaz de armazenar e processar dados de forma mais segura e eficiente, eliminando os riscos associados ao processo manual. Além disso, o sistema oferece uma interface intuitiva, contribuindo para a facilidade de uso por parte dos servidores responsáveis pelas atividades de triagem e agendamento. Após a implementação, foram conduzidos testes para avaliar o desempenho do sistema e sua aceitação pelos usuários finais. Os resultados demonstraram uma boa receptividade por parte dos servidores, que destacaram a melhoria na organização e agilidade dos processos. O projeto, portanto, não apenas resolve as limitações do método anterior, mas também estabelece uma base tecnológica que pode ser expandida para atender a outras demandas da instituição, promovendo maior eficiência e confiabilidade.