SISTEMA DE DETECÇÃO AUTOMATIZADA DE EQUIPAMENTOS DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL POR VISÃO COMPUTACIONAL EM AMBIENTE DELIMITADO

Resumo

Este trabalho apresenta um sistema automatizado para detecção de Equipamentos de Proteção Individual (capacete, óculos e botas) em ambientes industriais por visão computacional. O modelo YOLOv8n foi treinado em 200 épocas e implementado em Raspberry Pi 4 com Coral Edge TPU, integrado ao Firebase e Telegram. A metodologia incluiu imagens reais, técnicas de aumento de dados e avaliação por métricas padrão de detecção. Os resultados mostraram precisão de 94,7%, revocação de 87,3% e mAP@0.5 de 93,9%, com desempenho em tempo real de 5 FPS. Conclui-se que o sistema é tecnicamente viável para monitorar EPIs como foi planejado e mostra que pode eventualmente dar suporte eficaz à fiscalização da segurança do trabalho