Este projeto utiliza um modelo de visão computacional da família YOLO v11 para identificar itens perigosos em esteiras de coleta seletiva. A detecção desses itens é fundamental para evitar acidentes como incêndios e perfurações, garantindo mais segurança para os trabalhadores da cooperativa.
A solução conta com uma interface interativa desenvolvida em Streamlit, que será utilizada diretamente na cooperativa para visualizar as detecções em tempo real.
Os seguintes itens são reconhecidos pelo modelo:
- 📱 Celular
- 🔋 Bateria de celular
- 💻 Bateria de notebook
- ⚡ Pilha
- 💉 Seringa
- 🩸 Agulha
- 🦂 Escorpião (animal presente na área onde o modelo será implantado)
✅ Reduzir riscos de incêndios causados por baterias e pilhas.
✅ Evitar acidentes com materiais perfurantes.
✅ Alertar sobre a presença de escorpiões na esteira.
✅ Oferecer uma ferramenta prática e acessível para os trabalhadores.
- YOLO v11 📸 (detecção de objetos)
- Streamlit 🖥️ (interface gráfica para visualização em tempo real)
- OpenCV 🎥 (manipulação de imagens)
- Python 🐍 (linguagem principal do projeto)
🚨ATENÇÃO
Certifique-se de possuir o python (INCLUIR VERSÃO) instalado. Além disso, crie um ambiente virtual ou utilize um ambiente Anaconda para facilitar o gerenciamento de versões entre diferentes bibliotecas.
git clone https://github.com/gruporaia/Protetor-Coleta-Seletiva.git
cd Protetor-Coleta-Seletivapip install -r requirements.txtstreamlit run app.py
- Gustavo Sampaio (Gerente do projeto)
- Artur De Vlieger (Desenvolvedor)
- Lucas de Souza Brandão (Desenvolvedor)
- Pedro Lucas (Desenvolvedor)
- Matheus Victal (Desenvolvedor)
- Marcelo Freire (Facilitador)
- 💡 Projeto em parceria com a Cooperativa Acácia