Docentes do IPLUSO desenvolveram um sistema de Inteligência Artificial para vigilância inteligente capaz de detetar atividades suspeitas com 99,12% de precisão
Bushra Mughal, Fernando B. Duarte, Tiago Cunha Reis e Jorge Dos Santos Limão Sebastião, docentes do IPLUSO, desenvolveram um modelo avançado de vigilância baseado em Inteligência Artificial, denominado GM_CNN3D, para detetar atividades humanas suspeitas em ambientes complexos e com grande aglomeração. O modelo combina descritores de movimento tradicionais com capacidades de aprendizagem profunda, melhorando a precisão e reduzindo os falsos alarmes em cenários de vigilância reais.
O sistema foi testado em diversos conjuntos de dados públicos, incluindo vídeos de violência em multidões e deteção de confrontos, alcançando uma precisão de até 99,12%, com desempenho robusto em variadas condições, diferentes níveis de iluminação, densidades de multidão e ângulos de câmara.
A abordagem proposta demonstra maior fiabilidade face aos modelos de aprendizagem profunda existentes e apresenta potencial para aplicações de segurança em tempo real e sistemas de alerta automatizados.
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