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O presente trabalho pertence às pesquisas do projeto de iniciação científica “Visão Computacional aplicada à Automação”. O objetivo é conhecer e aplicar algumas técnicas de Visão Computacional a partir do desenvolvimento de um protótipo cujo sistema monitora, por meio de imagens, a quantidade e a localização de pessoas em um determinado ambiente, e assim controlar o acionamento de um sistema de iluminação considerando a presença ou a ausência de pessoas, visando economia de energia e segurança. Para este estudo foi necessário aprofundar em conceitos, modelos e tecnologias que podem ser considerados como pré-requisitos para o objetivo proposto, por exemplo, linguagem Python, biblioteca OpenCV, Deep Learning, CaffeModel, Redes Neurais Artificiais, plataforma RaspberryPi e conceitos aplicados à eletrônica de potência. O treinamento realizado para a detecção dos objetos e seres foi efetuado por uma estrutura (framework) de Deep Learning, chamada CaffeModel e um modelo pré-treinado disponível pela família de redes neurais convolucionais (MobileNets). Através dessa combinação, um algoritmo de aprendizagem foi desenvolvido com a capacidade de solucionar problemas de identificação de objetos e a localização dos mesmos presentes em uma imagem, e o seu percentual de classificação. Os resultados obtidos foram satisfatórios e demonstraram a flexibilidade da técnica. A partir destes resultados, foi possível realizar a análise e o desenvolvimento do sistema de iluminação.

Visão computacional. Sistema de iluminação. Detecção de pessoas e objetos. Redes neurais artificiais. Deep learning.