Sensor de Software Robusto para Identificar Pessoas em uma Cena de Vídeo

• Arthur Hernandez Perez UERJ
• Karran Cardoso de Araujo Lemos UERJ
• Evandro Luiz Cardoso Macedo UERJ https://orcid.org/0000-0001-5430-2168
• Alexandre Sztajnberg UERJ https://orcid.org/0000-0003-2018-6386

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2025.6794

Resumo

O desenvolvimento de cidades inteligentes e o paradigma de Internet das Coisas permite a criação de cidades mais eficientes, sustentáveis e seguras. Entre as inovações, destacam-se câmeras inteligentes com a identificação de objetos e pessoas, viabilizando monitoramento contínuo e coleta de dados em tempo real para diversos ambientes. Este artigo apresenta um sensor inteligente de software para contagem de pessoas em cenas de vídeo, desenvolvido para o Lab. de Ciência da Computação e integrado à aplicação LCC-IoT . O sensor permite monitorar e gerar alarmes em situações específicas, como a presença de pessoas fora do horário permitido, enquanto preserva a privacidade dos usuários. O sensor foi implementado para manter operação contínua e concorrente em múltiplas câmeras, controlando a aquisição de dados e a geração consistente de telemetria por meio de semáforos, além de registrar erros, tornando o mesmo robusto. A solução utiliza o OpenCV e YOLO para processamento de imagens, os protocolos de aplicação MQTT e HTTP para o envio de telemetria.

Palavras-chave: Sensor de software, Internet das Coisas, Protocolo de Aplicação, Identificação de pessoas em uma cena de vídeo

Referências

Ahmed, E. et al. (2016). Internet-of-things-based smart environments: state of the art, taxonomy, and open research challenges. IEEE Wireless Comm., 23(5):10–16.

Bradski, G. (2000). The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools.

Camlytics (2022). People counting solution. Web. [link] [Access: 07/2022].

Chen, C.-C., Lin, H.-H., and Chen, O. T.-C. (2011). Tracking and counting people in visual surveillance systems. In 2011 IEEE ICASSP, pages 1425–1428.

Eclipse Paho (2018). Eclipse paho javascript client. Web page. [link].

Eocortex (2022). People counting. Web. [link].

LCC, UERJ (2025). Sensor de pessoas em uma cena. Web. [link].

Motta, R. C., Batista, T. V., and Delicato, F. C. (2024). The Intersection of the Internet of Things and Smart Cities: A Tertiary Study. JISA, 15(1):325–341.

Mueller, V. (2021). Non-maximum suppression. [link].

Redmon, J. (2013–2016). Darknet: Open Source Neural Networks in C. [link].

Redmon, J. and Farhadi, A. (2018). Yolov3: An incremental improvement. CoRR, arXiv, [link].

Yang, Gonzalez-Banos, and Guibas (2003). Counting people in crowds with a real-time network of simple image sensors. In 9th IEEE ICCV, pages 122–129 vol.1.