Supervisão operacional por IA e visão computacional via CFTV
hoje às 14:30Descrição do Projeto:
IMPORTANTE: É obrigatório ter um case de sucesso real, semelhante e em funcionamento, utilizando câmeras CFTV para supervisionar operações.
1. OBJETIVO
Desenvolver um sistema de Inteligência Artificial e Visão Computacional que transforme as câmeras das lojas em supervisores operacionais digitais. O sistema deverá analisar imagens, identificar situações configuradas e gerar ocorrências com evidências, permitindo acompanhamento, validação e envio aos responsáveis.
A operação inicial será com 5 lojas, mas o sistema deverá permitir adicionar ou inativar lojas a qualquer momento.
2. GESTÃO DAS LOJAS
Permitir:
- Cadastrar e editar lojas;
- Ativar, inativar e reativar lojas;
- Cadastrar câmeras;
- Associar câmeras às áreas das lojas;
- Definir responsáveis por loja.
A quantidade de lojas não deverá ser fixa. Uma loja inativada não deverá gerar novas ocorrências, mas seu histórico deverá permanecer armazenado.
3. EVENTOS QUE A IA DEVERÁ IDENTIFICAR
- Ociosidade do salão, conforme regras configuradas;
- Obstáculos em corredores, como caixas, cones, carrinhos ou mercadorias, por período superior ao definido. Exemplo: mais de 30 minutos gera ocorrência;
- Chegada de caminhões na área de recebimento;
- Quantidade de pessoas que entram e saem;
- Tempo médio de permanência das pessoas na loja;
- Cliente que entra, permanece por determinado período e sai sem interação identificada com funcionário;
- Ausência de funcionário em determinada área pelo período configurado, como 10 minutos, 30 minutos ou 1 hora.
4. OCORRÊNCIAS
Cada ocorrência deverá conter loja, tipo, data e hora, descrição, imagem e/ou vídeo da evidência, câmera responsável, duração do evento e status. Os status serão: Pendente, Aprovada, Reprovada e Resolvida.
5. APROVAÇÃO E TELEGRAM
Permitir definir, por tipo de ocorrência, se ela precisa ser aprovada por um humano antes do envio ou se será enviada automaticamente. Após a aprovação ou conforme a regra definida, enviar a ocorrência diretamente pelo Telegram ao responsável pela loja.
6. FILTROS
Filtrar ocorrências por loja, tipo, data/período, status e responsável.
7. DASHBOARD
Apresentar indicadores de total de ocorrências, ocorrências por loja e tipo, clientes identificados, tempo médio de permanência, clientes sem atendimento, tempo de ociosidade, tempo sem funcionários e eventos de recebimento de mercadorias.
8. ARQUITETURA
Câmeras existentes - DVR/NVR/VMS - Visão Computacional - Inteligência Artificial - Motor de Regras - Ocorrência com Evidência - Dashboard - Telegram.
9. PREMISSA PRINCIPAL
O sistema deverá ser modular e escalável. A quantidade de lojas, câmeras, usuários, responsáveis e regras não deverá ser fixa. A estrutura deverá permitir adicionar, configurar, ativar, inativar e reativar lojas e câmeras conforme a necessidade da operação.
Conceito: OPERA VISION
"A câmera deixa de apenas registrar. Ela começa a supervisionar."
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Informações adicionais
| Categoria: | Web, Mobile & Software |
|---|---|
| Subcategoria: | Criação & Integração com IA |
| Orçamento: | Aberto |
| Nível de experiência: | Especialista |
| Visibilidade: | Público |
| Propostas: | 13 |
| Interessados: | 19 |
| Tempo restante: | |
| Valor Mínimo: | R$ 50,00 |
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