Sampaio, Daniel Julien Barros da Silva [UNESP]Freitas, Caio Henrique2022-05-252022-05-252021-04-09http://hdl.handle.net/11449/234899The spread of Corona Virus around the world, took away millions of lives. The use of facial mask is one of the best ways to stop the spreading process of the virus, as long as social distancing, and they are widely disclosed by World Health Organization. This research work has the objective of developing a software capable of detecting the use of facial masks, by analysing images from surveillance cameras and drones. It uses VGG-16, YOLO and ISR algorithms, and it is capable of defining a percentage of people using mask. The architecture used has reached about 87% accuracy for the used validation datasetA pandemia do Corona vírus foi responsável pela perda de milhares de vidas de brasileiros e de milhões de pessoas ao redor do mundo. Uma das formas mais eficazes de prevenção e proteção é a utilização de máscaras e distanciamento social, como afirma a Organização Mundial de Saúde. De forma a auxiliar na detecção do uso de máscaras pelos indivíduos em um determinado local, o presente trabalho visa o estudo das técnicas presentes hoje na literatura para detecção de imagens. Fazendo uso de rede convolucional VGG-16, em conjunto com a rede YOLO e ISR de super resolução, foi desenvolvido um sistema capaz de calcular a porcentagem de pessoas utilizando máscaras através de imagens capturadas por câmeras fixas e Drones. A ferramenta desenvolvida foi capaz de alcançar uma precisão de aproximadamente 87% para o conjunto de imagens utilizadas em sua validaçãoporMachine learningDeep learningConvolutional Neural NetworksImage recognitionAprendizagem de máquinaAprendizagem profunda de máquinaRedes Neurais ConvolucionaisReconhecimento de imagemRedes neurais (Computação)Processamento de imagem assistida por computadorTransmissão de imagemTrabalho de conclusão de cursoAcesso aberto