Sistema de visão computacional para detecção de permanência de veículos
12/03/2026 às 14:24Descrição do Projeto:
Sistema de visão computacional para detecção de permanência de veículos
Contexto do projeto
Possuímos um posto de combustível com sistema de câmeras já instalado.
O objetivo do projeto é desenvolver um analítico de visão computacional capaz de monitorar continuamente os streams de vídeo e detectar veículos que permanecem dentro da área do posto por um intervalo específico de tempo.
A aplicação deverá processar o vídeo em tempo real e registrar apenas os eventos que atendam a critérios específicos de permanência.
Objetivo do sistema
Detectar veículos que entram na área monitorada e registrar apenas aqueles cuja permanência esteja entre 1 minuto e 4 minutos (60 a 240 segundos).
Eventos fora desse intervalo devem ser descartados automaticamente.
Lógica do sistema
O sistema consome streams de vídeo das câmeras via RTSP.
O modelo de visão computacional detecta veículos na cena.
Um algoritmo de tracking multi-objeto acompanha cada veículo individualmente.
Quando um veículo entra na zona de interesse, inicia-se um contador de permanência.
Quando o veículo sai da zona monitorada, o tempo total é calculado.
Caso o tempo esteja entre 60 s e 240 s, o evento é registrado.
Eventos registrados
Para cada evento válido, o sistema deverá armazenar:
- Data
- Hora de entrada
- Hora de saída
- Tempo total de permanência
- Identificação da câmera
- Frame de captura do veículo
- Recorte do vídeo correspondente ao evento
Eventos fora da regra de tempo devem ser automaticamente descartados.
Interface do sistema
O sistema deve possuir uma interface web simples, contendo:
- Login e senha para acesso
- Dashboard com eventos registrados
- Filtros por data
- Player para visualização dos eventos
- Download dos recortes de vídeo
- Cadastro e gerenciamento das câmeras
- Configuração das zonas de interesse
Infraestrutura
O sistema deverá rodar em servidor Linux local ou servidor dedicado.
O processamento deverá ser otimizado para execução contínua de análise de vídeo.
Tecnologias esperadas
O profissional ou equipe deve ter experiência com:
- Visão computacional aplicada a vídeo
- Detecção de objetos
- Tracking de múltiplos objetos
- Processamento de streams RTSP
Exemplos de tecnologias aceitáveis:
- Python
- OpenCV
- YOLO (ou equivalente)
- PyTorch ou TensorFlow
- FastAPI / Flask / Django
- Docker
- Banco de dados relacional ou NoSQL
Entregáveis
O projeto deverá incluir:
- Sistema funcional
- Código-fonte completo
- Documentação de instalação
- Manual básico de uso
- Suporte inicial para implantação
Diferenciais
Serão considerados diferenciais profissionais com experiência em:
- Análise de vídeo em tempo real
- Sistemas de monitoramento com câmeras IP
- Projetos com visão computacional aplicada a mobilidade ou segurança
Processo de seleção
Para avaliação, pedimos que o candidato envie:
- Breve descrição da abordagem técnica que pretende usar
- Tecnologias que serão utilizadas
- Prazo estimado de desenvolvimento
- Exemplos de projetos semelhantes realizados
Observação
Este projeto é a primeira versão (MVP) de uma plataforma maior de análise operacional baseada em vídeo, que poderá evoluir para novos módulos de inteligência operacional.
Buscamos profissionais que possam continuar evoluindo o sistema após a primeira versão.
Atividades do cliente nesse projeto:
Última visualização: 26/03/2026 às 14:11
Informações adicionais
| Categoria: | Web, Mobile & Software |
|---|---|
| Subcategoria: | Cloud Computing |
| Orçamento: | Aberto |
| Nível de experiência: | Especialista |
| Visibilidade: | Público |
| Propostas: | 19 |
| Interessados: | 26 |
| Tempo restante: | |
| Valor Mínimo: | R$ 50,00 |
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Submetido: | Oferta: Privado | Duração estimada: Privado
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