Object Recognition of School Supplies via Convolutional Neural Networks for Accessibility in the Educational Environment

• Giulia C. Bezerra IESB
• João Victor M. Vantil IESB
• Letícia T. M. Zoby IESB

DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2025.11839

Resumo

Este trabalho apresenta uma prova de conceito baseada em Redes Neurais Convolucionais (RNCs), com o objetivo de promover acessibilidade no ambiente educacional para pessoas com deficiência visual. O sistema realiza identificação em tempo real de objetos escolares por meio da arquitetura YOLOv5 e fornece feedback sonoro ao usuário. A solução utiliza uma rede pré-treinada para detectar itens relevantes, integrando bibliotecas como PyTorch, OpenCV e pyttsx3 para conversão de texto em fala. Além disso, o modelo conta com uma interface gráfica que facilita a usabilidade, tornando-se uma ferramenta inclusiva no contexto educacional.

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