Inteligência Artificial Embarcada para Segurança Pública: TinyML/Edge AI na Detecção de Violência em Ambientes Urbanos

Descrição

A crescente urbanização e o aumento da complexidade dos ambientes urbanos impõem desafios significativos à segurança pública. Sistemas tradicionais de videomonitoramento dependem fortemente da supervisão humana, dificultando a identificação rápida de situações críticas como agressões físicas, assaltos, vandalismo, violência doméstica em espaços públicos e brigas em eventos com grande concentração de pessoas. Paralelamente, avanços recentes em Inteligência Artificial embarcada (Edge AI) e Tiny Machine Learning (TinyML) têm possibilitado a execução de algoritmos de aprendizado de máquina diretamente em dispositivos com recursos computacionais limitados, como câmeras inteligentes, sensores acústicos e microcontroladores de baixo consumo energético. Este projeto propõe investigar o uso de TinyML e Edge AI em dispositivos IoT para identificação automática de eventos relacionados à segurança pública, com foco na detecção de comportamentos violentos, como agressões físicas, assaltos, violência contra mulheres e situações de risco em ambientes urbanos. A proposta contempla desde o levantamento do estado da arte até o desenvolvimento de protótipos experimentais utilizando visão computacional (vídeo) e modelos otimizados para execução local. Espera-se contribuir para o desenvolvimento de sistemas inteligentes capazes de atuar em tempo real, reduzindo latência, preservando privacidade dos cidadãos e minimizando custos operacionais associados ao envio contínuo de dados para a nuvem.