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Combate ao Covid19: Detecção em tempo real de indivíduos sem máscara em ambiente escolar por meio de Deep Learning
Author(s) -
Elaine Barbosa Figueiredo,
Eliana Pereira da Silva
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/bresci.2021.15796
Subject(s) - scara , humanities , physics , psychology , philosophy , computer science , artificial intelligence , robot
Doenças respiratórias como o COVID19 são transmitidas por vias aéreas, principalmente em ambientes onde pode ser difícil manter o distanciamento físico entre as pessoas e a circulação de ar não é satisfatória como é o caso do ambiente escolar. Especialistas da área da saúde recomendam o uso da máscara facial de proteção como forma de controlar a disseminação desse vírus. No Brasil em particular, com o retorno das aulas no formato presencial surge uma nova preocupação com relação ao uso de máscara de proteção por parte da comunidade escolar principalmente na rede pública de educação, onde os espaços de uso coletivo não são amplos e diversos indivíduos resistem ao uso dessa proteção individual. Diante disso, deu-se início ao estudo de um modelo computacional usando Deep Learning chamado YOLO, para detectar por meio das imagens das câmeras de vigilância as pessoas no ambiente escolar que não estão usando máscara. Na fase de testes desse estudo, dentre todas as classificações, indivíduos com máscara e sem máscara, que o modelo fez 100% estavam corretas.

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