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title: FIAP VisionGuard - Weapon Detection System |
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emoji: 🚨 |
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colorFrom: red |
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colorTo: yellow |
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sdk: gradio |
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sdk_version: 5.15.0 |
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app_file: app.py |
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pinned: false |
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license: apache-2.0 |
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tags: |
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- security |
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- computer-vision |
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- weapon-detection |
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- fiap |
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python_version: "3.10" |
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app_port: 7860 |
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<div align="center"> |
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# FIAP VisionGuard - Risk Detection - Hackatoon 1IADT |
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*Sistema de Detecção de Armas e Objetos Perigosos* |
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[![Open in Hugging Face][hf-badge]][hf-space] |
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[![GitHub][gh-badge]][gh-repo] |
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[hf-badge]: https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-Spaces-yellow |
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[hf-space]: https://huggingface.co/spaces/marcuscanhaco/weapon-detection-app |
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[gh-badge]: https://img.shields.io/badge/GitHub-Repo-blue |
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[gh-repo]: https://github.com/mvzcanhaco/hackatoon-1IADT-fiap |
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</div> |
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## Sobre o Projeto |
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A FIAP VisionGuard é uma empresa especializada em monitoramento de câmeras de segurança que busca inovar através da implementação de tecnologias avançadas de detecção de riscos. Este projeto demonstra a viabilidade de uma nova funcionalidade que utiliza Inteligência Artificial para identificar objetos potencialmente perigosos em tempo real, como armas brancas (facas, tesouras e similares) e outros objetos de risco. |
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### Objetivo |
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O sistema visa otimizar a segurança de estabelecimentos e comércios através de: |
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- Detecção automática de objetos perigosos |
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- Emissão de alertas em tempo real para centrais de segurança |
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- Análise contínua de feeds de vídeo |
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- Redução do tempo de resposta a incidentes |
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Sistema de detecção de objetos de risco em vídeos usando OWLV2-ViT e processamento |
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GPU/CPU otimizado. |
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## Funcionalidades |
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- Detecção de objetos de risco em vídeos |
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- Processamento otimizado em GPU (NVIDIA T4) e CPU |
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- Interface web intuitiva com Gradio |
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- API REST para integração |
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- Sistema de notificações: |
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- Webhook para integrações personalizadas |
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- E-mail para alertas diretos |
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- Métricas detalhadas de processamento |
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## Requisitos |
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- Python 3.10+ |
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- CUDA 11.8+ (para GPU) |
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- NVIDIA T4 16GB ou superior (recomendado) |
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- 16GB RAM mínimo |
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## Instalação |
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1. Clone o repositório: |
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```bash |
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git clone https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt.git |
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cd hackatoon-1iadt |
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``` |
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2. Instale as dependências: |
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```bash |
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pip install -r requirements.txt |
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``` |
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3. Configure o ambiente: |
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```bash |
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cp .env.example .env |
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``` |
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[Documentação completa de instalação](docs/setup/installation.md) |
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## Uso |
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1. Inicie a aplicação: |
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```bash |
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python app.py |
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``` |
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2. Acesse: `http://localhost:7860` |
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3. Upload de vídeo: |
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- Arraste ou selecione um vídeo |
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- Ajuste as configurações |
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- Clique em "Detectar" |
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## Documentação |
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- [Arquitetura do Sistema](docs/architecture/overview.md) |
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- [Instalação e Configuração](docs/setup/installation.md) |
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- [API e Interface](docs/api/interface.md) |
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## Arquitetura |
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O projeto segue os princípios da Clean Architecture: |
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```plaintext |
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src/ |
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├── domain/ # Regras de negócio |
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├── application/ # Casos de uso |
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├── infrastructure/ # Implementações |
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└── presentation/ # Interface |
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``` |
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[Detalhes da arquitetura](docs/architecture/overview.md) |
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## Deploy no Hugging Face |
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1. Configure as credenciais: |
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```bash |
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cp .env.example .env.huggingface |
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``` |
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2. Execute o deploy: |
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```bash |
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./deploy.sh |
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``` |
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## Máquinas Recomendadas |
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### GPU |
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- NVIDIA T4 16GB (Hugging Face Pro) |
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- NVIDIA A100 (Performance máxima) |
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- NVIDIA V100 (Alternativa) |
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### CPU |
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- 8+ cores |
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- 32GB+ RAM |
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- SSD para armazenamento |
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## Interface |
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### Componentes |
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- Upload de vídeo (MP4, AVI, MOV) |
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- Configurações de detecção |
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- Visualização de resultados |
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- Métricas em tempo real |
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## Links |
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- [Hugging Face Space][hf-space] |
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- [GitHub Repository][gh-repo] |
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- [Documentação](docs/) |
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- [Issues](https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt/issues) |
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## Licença |
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Este projeto está licenciado sob a Apache License 2.0 - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) |
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para detalhes. |
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## Contribuição |
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1. Fork o projeto |
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2. Crie sua feature branch (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) |
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3. Commit suas mudanças (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) |
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4. Push para a branch (`git push origin feature/AmazingFeature`) |
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5. Abra um Pull Request |
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## Suporte |
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- Abra uma [issue](https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt/issues) |
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- Consulte a [documentação](docs/) |
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- Entre em contato com a equipe |
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