Modelo de Inteligência Computacional e Processamento de Imagens para Interatividade Humano-Máquina Através de Gestos

• Kéwen dos S. Silva UFS
• Marlysson S. Dantas UFS
• Alcides X. Benicasa UFS

DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2025.13003

Resumo

Este artigo apresenta um sistema de reconhecimento de alvos visuais utilizando o microcontrolador ESP32-CAM em conjunto com processamento remoto via redes neurais. O dispositivo embarcado captura e envia imagens para um servidor, onde são pré-processadas, segmentadas e classificadas por uma rede MLP implementada em PyTorch. A solução integra sistemas embarcados com inteligência artificial, otimizando recursos computacionais e reduzindo a latência. Os experimentos demonstram a viabilidade da abordagem para aplicações de monitoramento inteligente de baixo custo. A arquitetura proposta é modular e adaptável a diferentes contextos da Internet das Coisas.

Referências

Haykin, S. (2001). Redes Neurais: Princípios e Prática. Bookman, Porto Alegre, 2 edition. Tradução do original: Neural Networks: A Comprehensive Foundation.

Kramp, T., Van Kranenburg, R., and Lange, S. (2013). Introduction to the internet of things. Enabling things to talk: Designing IoT solutions with the IoT architectural reference model, pages 1–10.

Luger, G. F. (2004). Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. Bookman, Porto Alegre, 4 edition. Tradução da obra original *Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving*.

Magrani, E. (2018). A Internet das Coisas. FGV Editora, Rio de Janeiro.