Visão Computacional Aplicada na Tarefa de Gerenciamento de Incidentes Residenciais

A violência doméstica é um problema social grave de proporções globais que afeta milhões de pessoas, inclusive mulheres, que geralmente se encontram em situações de vulnerabilidade e submissão. A lei Maria da Penha representa um grande e importante avanço na proteção das vítimas desse tipo de violência. Com o avanço das inteligências artificiais, o trabalho propõe a criar um sistema de monitoramento para residências com intuito de classificar em tempo real, comportamentos potencialmente violentos. A ideia central é que a ferramenta possa atuar como suporte contra a violência doméstica, oferecendo uma solução tecnológica acessível e eficiente. O sistema utilizará técnicas de visão computacional e análise de pose corporal para extrair métricas relevantes, como a distância entre indivíduos, aceleração de articulações e padrões de contato físico. Esses dados serão analisados por modelos leves de aprendizado de máquina, especificamente redes convolutional neural network (CNN), Long Short-Term memory (LSTM) combinadas com Support Vector Machine (SVM), visando garantir desempenho satisfatório em tempo real, mesmo em dispositivos de baixo custo, como microcomputadores. A fundamentação teórica considera trabalhos como o Dynamic Interaction Feature Extraction Module (DIFEM) e frameworks híbridos baseados em CNN+LSTM, disponíveis em código aberto, como o projeto Godseye. Também está prevista a integração com recursos audiovisuais e o desenvolvimento de estratégias para lidar com oclusões e condições adversas de iluminação e ambiente.