---
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 contĂnua de feeds de vĂdeo
- Redução do tempo de resposta a incidentes
Sistema de detecção de objetos de risco em vĂdeos usando OWLV2-ViT e processamento
GPU/CPU otimizado.
## Funcionalidades
- Detecção de objetos de risco em vĂdeos
- 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
- MĂ©tricas detalhadas de processamento
## Requisitos
- Python 3.10+
- CUDA 11.8+ (para GPU)
- NVIDIA T4 16GB ou superior (recomendado)
- 16GB RAM mĂnimo
## Instalação
1. Clone o repositĂłrio:
```bash
git clone https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt.git
cd hackatoon-1iadt
```
2. Instale as dependĂŞncias:
```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 vĂdeo:
- Arraste ou selecione um vĂdeo
- 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 princĂpios 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 vĂdeo (MP4, AVI, MOV)
- Configurações de detecção
- Visualização de resultados
- MĂ©tricas 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