Projeto de desenvolvimento Sistema de visão computacional para detecção de permanência de veículos Contexto do projeto Possuímos um posto de combustível com sistema de câmeras já instalado. O objetivo do projeto é desenvolver um analítico de visão computacional capaz de monitorar continuamente os streams de vídeo e detectar veículos que permanecem dentro da área do posto por um intervalo específico de tempo. A aplicação deverá processar o vídeo em tempo real e registrar apenas os eventos que atendam a critérios específicos de permanência. Objetivo do sistema Detectar veículos que entram na área monitorada e registrar apenas aqueles cuja permanência esteja entre 1 minuto e 4 minutos (60 a 240 segundos). Eventos fora desse intervalo devem ser descartados automaticamente. Lógica do sistema O sistema consome streams de vídeo das câmeras via RTSP. O modelo de visão computacional detecta veículos na cena. Um algoritmo de tracking multi-objeto acompanha cada veículo individualmente. Quando um veículo entra na zona de interesse, inicia-se um contador de permanência. Quando o veículo sai da zona monitorada, o tempo total é calculado. Caso o tempo esteja entre 60 s e 240 s, o evento é registrado. Eventos registrados Para cada evento válido, o sistema deverá armazenar: - Data - Hora de entrada - Hora de saída - Tempo total de permanência - Identificação da câmera - Frame de captura do veículo - Recorte do vídeo correspondente ao evento Eventos fora da regra de tempo devem ser automaticamente descartados. Interface do sistema O sistema deve possuir uma interface web simples, contendo: - Login e senha para acesso - Dashboard com eventos registrados - Filtros por data - Player para visualização dos eventos - Download dos recortes de vídeo - Cadastro e gerenciamento das câmeras - Configuração das zonas de interesse Infraestrutura O sistema deverá rodar em servidor Linux local ou servidor dedicado. O processamento deverá ser otimizado para execução contínua de análise de vídeo. Tecnologias esperadas O profissional ou equipe deve ter experiência com: - Visão computacional aplicada a vídeo - Detecção de objetos - Tracking de múltiplos objetos - Processamento de streams RTSP Exemplos de tecnologias aceitáveis: - Python - OpenCV - YOLO (ou equivalente) - PyTorch ou TensorFlow - FastAPI / Flask / Django - Docker - Banco de dados relacional ou NoSQL Entregáveis O projeto deverá incluir: - Sistema funcional - Código-fonte completo - Documentação de instalação - Manual básico de uso - Suporte inicial para implantação Diferenciais Serão considerados diferenciais profissionais com experiência em: - Análise de vídeo em tempo real - Sistemas de monitoramento com câmeras IP - Projetos com visão computacional aplicada a mobilidade ou segurança Processo de seleção Para avaliação, pedimos que o candidato envie: - Breve descrição da abordagem técnica que pretende usar - Tecnologias que serão utilizadas - Prazo estimado de desenvolvimento - Exemplos de projetos semelhantes realizados Observação Este projeto é a primeira versão (MVP) de uma plataforma maior de análise operacional baseada em vídeo, que poderá evoluir para novos módulos de inteligência operacional. Buscamos profissionais que possam continuar evoluindo o sistema após a primeira versão.