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