Modelo de Visão Computacional para Identificação de Armas em Escolas

Resumo

O aumento dos casos de violência em escolas brasileiras evidencia a necessidade de
soluções tecnológicas eficazes e acessíveis para prevenção de ameaças. Este trabalho apresenta um
modelo de visão computacional capaz de identificar armas em ambientes escolares, utilizando o
algoritmo YOLOv8 para processamento de imagens em tempo real. Inicialmente, o modelo foi
implementado e integrado a um dispositivo celular, realizando testes a partir de sua câmera interna.
Essa abordagem simulou o funcionamento esperado em integração com câmeras de segurança locais,
permitindo avaliar o desempenho do sistema em diferentes condições, como multidões e baixa
iluminação. O modelo demonstrou capacidade de detectar armas (brancas e de fogo), inclusive quando
parcialmente ocultas, alcançando alto índice de acerto. A solução oferece uma camada inteligente de
proteção que complementa a vigilância existente, superando limitações de sistemas tradicionais como
detectores de metais e monitoramento exclusivamente humano. Sua viabilidade, baixo custo e
potencial de adaptação para múltiplos dispositivos contribuem para reforçar a segurança escolar,
possibilitando respostas rápidas a ameaças, protegendo estudantes e profissionais da educação.