Protótipo de sistema de vigilância baseado em IA para prevenção de crimes com armas e disfarces

Este 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.