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| title: FIAP VisionGuard - Weapon Detection System | |
| emoji: 🚨 | |
| colorFrom: red | |
| colorTo: yellow | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 5.15.0 | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| license: apache-2.0 | |
| tags: | |
| - security | |
| - computer-vision | |
| - weapon-detection | |
| - fiap | |
| python_version: "3.10" | |
| app_port: 7860 | |
| <div align="center"> | |
| # FIAP VisionGuard - Risk Detection - Hackatoon 1IADT | |
| *Sistema de Detecção de Armas e Objetos Perigosos* | |
| [![Open in Hugging Face][hf-badge]][hf-space] | |
| [![GitHub][gh-badge]][gh-repo] | |
| [hf-badge]: https://img.shields.io/badge/Hugging%20Face-Spaces-yellow | |
| [hf-space]: https://huggingface.co/spaces/marcuscanhaco/weapon-detection-app | |
| [gh-badge]: https://img.shields.io/badge/GitHub-Repo-blue | |
| [gh-repo]: https://github.com/mvzcanhaco/hackatoon-1IADT-fiap | |
| </div> | |
| ## Sobre o Projeto | |
| A FIAP VisionGuard é uma empresa especializada em monitoramento de câmeras de segurança que busca inovar através da implementação de tecnologias avançadas de detecção de riscos. Este projeto demonstra a viabilidade de uma nova funcionalidade que utiliza Inteligência Artificial para identificar objetos potencialmente perigosos em tempo real, como armas brancas (facas, tesouras e similares) e outros objetos de risco. | |
| ### Objetivo | |
| O sistema visa otimizar a segurança de estabelecimentos e comércios através de: | |
| - Detecção automática de objetos perigosos | |
| - Emissão de alertas em tempo real para centrais de segurança | |
| - Análise contínua de feeds de vídeo | |
| - Redução do tempo de resposta a incidentes | |
| Sistema de detecção de objetos de risco em vídeos usando OWLV2-ViT e processamento | |
| GPU/CPU otimizado. | |
| ## Funcionalidades | |
| - Detecção de objetos de risco em vídeos | |
| - Processamento otimizado em GPU (NVIDIA T4) e CPU | |
| - Interface web intuitiva com Gradio | |
| - API REST para integração | |
| - Sistema de notificações: | |
| - Webhook para integrações personalizadas | |
| - E-mail para alertas diretos | |
| - Métricas detalhadas de processamento | |
| ## Requisitos | |
| - Python 3.10+ | |
| - CUDA 11.8+ (para GPU) | |
| - NVIDIA T4 16GB ou superior (recomendado) | |
| - 16GB RAM mínimo | |
| ## Instalação | |
| 1. Clone o repositório: | |
| ```bash | |
| git clone https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt.git | |
| cd hackatoon-1iadt | |
| ``` | |
| 2. Instale as dependências: | |
| ```bash | |
| pip install -r requirements.txt | |
| ``` | |
| 3. Configure o ambiente: | |
| ```bash | |
| cp .env.example .env | |
| ``` | |
| [Documentação completa de instalação](docs/setup/installation.md) | |
| ## Uso | |
| 1. Inicie a aplicação: | |
| ```bash | |
| python app.py | |
| ``` | |
| 2. Acesse: `http://localhost:7860` | |
| 3. Upload de vídeo: | |
| - Arraste ou selecione um vídeo | |
| - Ajuste as configurações | |
| - Clique em "Detectar" | |
| ## Documentação | |
| - [Arquitetura do Sistema](docs/architecture/overview.md) | |
| - [Instalação e Configuração](docs/setup/installation.md) | |
| - [API e Interface](docs/api/interface.md) | |
| ## Arquitetura | |
| O projeto segue os princípios da Clean Architecture: | |
| ```plaintext | |
| src/ | |
| ├── domain/ # Regras de negócio | |
| ├── application/ # Casos de uso | |
| ├── infrastructure/ # Implementações | |
| └── presentation/ # Interface | |
| ``` | |
| [Detalhes da arquitetura](docs/architecture/overview.md) | |
| ## Deploy no Hugging Face | |
| 1. Configure as credenciais: | |
| ```bash | |
| cp .env.example .env.huggingface | |
| ``` | |
| 2. Execute o deploy: | |
| ```bash | |
| ./deploy.sh | |
| ``` | |
| ## Máquinas Recomendadas | |
| ### GPU | |
| - NVIDIA T4 16GB (Hugging Face Pro) | |
| - NVIDIA A100 (Performance máxima) | |
| - NVIDIA V100 (Alternativa) | |
| ### CPU | |
| - 8+ cores | |
| - 32GB+ RAM | |
| - SSD para armazenamento | |
| ## Interface | |
| ### Componentes | |
| - Upload de vídeo (MP4, AVI, MOV) | |
| - Configurações de detecção | |
| - Visualização de resultados | |
| - Métricas em tempo real | |
| ## Links | |
| - [Hugging Face Space][hf-space] | |
| - [GitHub Repository][gh-repo] | |
| - [Documentação](docs/) | |
| - [Issues](https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt/issues) | |
| ## Licença | |
| Este projeto está licenciado sob a Apache License 2.0 - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) | |
| para detalhes. | |
| ## Contribuição | |
| 1. Fork o projeto | |
| 2. Crie sua feature branch (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) | |
| 3. Commit suas mudanças (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) | |
| 4. Push para a branch (`git push origin feature/AmazingFeature`) | |
| 5. Abra um Pull Request | |
| ## Suporte | |
| - Abra uma [issue](https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt/issues) | |
| - Consulte a [documentação](docs/) | |
| - Entre em contato com a equipe | |