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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39220| Título: | Sistema de detecção e rastreamento de pessoas por visão computacional |
| Título(s) alternativo(s): | People detection and tracking system using computer vision |
| Autor(es): | Batista, Thais Mayara Santos |
| Orientador(es): | Jeronymo, Daniel Cavalcanti |
| Palavras-chave: | Visão por computador Detectores Processamento de imagens Computer vision Detectors Image processing |
| Data do documento: | 26-Jun-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | BATISTA, Thais Mayara Santos. Sistema de detecção e rastreamento de pessoas por visão computacional. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2025. |
| Resumo: | O avanço das técnicas de visão computacional tem possibilitado o desenvolvimento de sistemas inteligentes para monitoramento e segurança em tempo real. Neste contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema capaz de detectar e rastrear a presença humana em ambientes como salas de aula e laboratórios da UTFPR, campus Toledo, utilizando apenas uma webcam e um computador convencional. A proposta visa otimizar o controle de acesso e o acompanhamento da ocupação desses espaços, oferecendo uma alternativa automatizada e de baixo custo. Para isso, foi implementado o algoritmo de detecção de objetos YOLOv8, reconhecido por sua alta precisão e desempenho em tempo real na identificação de pessoas em diferentes condições visuais. Na etapa de rastreamento, foi empregado o algoritmo SORT, que permite acompanhar a movimentação dos indivíduos detectados ao longo do tempo. A metodologia envolveu testes em ambientes controlados, com variações de disposição espacial, a fim de validar o desempenho do sistema. Os resultados demonstraram que a abordagem proposta é viável, apresentando bom desempenho na contagem e no acompanhamento de pessoas. Conclui-se que a aplicação de técnicas de visão computacional pode contribuir significativamente para o aprimoramento de sistemas de monitoramento e controle de acesso. |
| Abstract: | The advancement of computer vision techniques has enabled the development of intelligent systems for real-time monitoring and security. In this context, this work proposes the development of a system capable of detecting and tracking human presence in environments such as classrooms and laboratories at UTFPR, Toledo campus, using only a webcam and a conventional computer. The proposal aims to optimize access control and occupancy monitoring of these spaces, offering an automated and low-cost alternative. For this purpose, the YOLOv8 object detection algorithm was implemented, known for its high accuracy and real-time performance in identifying people under different visual conditions. In the tracking stage, the SORT algorithm was employed, allowing the system to follow the movement of detected individuals over time. The methodology involved tests in controlled environments with variations in spatial arrangements to validate the system’s performance. The results demonstrated that the proposed approach is feasible, showing good performance in people counting and tracking. It is concluded that the application of computer vision techniques can significantly contribute to the improvement of monitoring and access control systems. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/39220 |
| Aparece nas coleções: | TD - Engenharia de Computação |
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