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Detecção Inteligente de Objetos: A Era da Perícia com Deep Learning

  • Foto do escritor: Adriano Miranda
    Adriano Miranda
  • 17 de out.
  • 1 min de leitura

O trabalho tradicional de análise de conteúdo de vídeo, que consistia na verificação manual de grandes volumes de filmagens, era ineficiente e dependente da experiência do investigador. Hoje, o avanço de técnicas inteligentes como o Deep Learning (Aprendizagem Profunda) e a Inteligência Artificial (IA) está transformando a forma como identificamos e extraímos evidências cruciais.



O Poder da Detecção de Objetos com IA


A detecção e o rastreamento de objetos são técnicas-chave nos modernos sistemas de vigilância e têm um papel cada vez mais importante na identificação de evidências. O objetivo é detectar objetos de interesse, como potenciais suspeitos, armas, veículos ou ferramentas, para:


  1. Estabelecer Conexões: Ligar objetos identificados na cena do crime a informações adicionais presentes em outras fontes de evidência, como filmagens ou registros online.


  2. Acelerar a Investigação: Identificar automaticamente informações cruciais para a análise, reduzindo a dependência da revisão manual.


Uma das arquiteturas de deep learning mais utilizadas para essa finalidade é o Yolo (You Only Look Once), que pode ser treinado para reconhecer pessoas, carros e até objetos perigosos, como facas ou armas de fogo, com alta acurácia.


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Exemplo de Aplicação em Cenário Criminal: Em uma investigação, uma arma de fogo é encontrada na cena do crime. Utilizando um modelo Yolo V3 treinado, o perito pode processar grandes volumes de filmagens de CCTV para rastrear rapidamente clipes onde essa arma aparece, identificando quem a estava segurando ou o seu comportamento antes ou depois do incidente. Isso permite extrair o histórico do suspeito, do ambiente e da linha do tempo, estabelecendo ligações importantes para o caso

 
 
 

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