Visão Geral

Os sistemas de monitoramento evoluíram muito além das câmeras tradicionais, incorporando Inteligência Artificial para análise automática de eventos em tempo real. Neste curso, você irá aprender a desenvolver soluções de monitoramento inteligente utilizando Visão Computacional, capazes de detectar movimentos, identificar objetos e gerar alertas automáticos. Com o apoio de ferramentas consolidadas como OpenCV, TensorFlow e PyTorch, a proposta segue uma base sólida e prática, como sempre foi feito em sistemas profissionais de segurança.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Desenvolver sistemas de monitoramento por vídeo com IA
• Detectar movimentos e eventos em tempo real
• Trabalhar com análise de vídeo contínua
• Implementar alertas automáticos
• Criar soluções aplicáveis em segurança e automação

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e segurança digital
• Interessados em Visão Computacional aplicada
• Desenvolvedores que desejam trabalhar com análise de vídeo
• Pessoas que querem criar sistemas inteligentes de monitoramento

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Fundamentos de Visão Computacional
• Noções de processamento de imagens
• Conhecimentos básicos de Deep Learning

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Intelligent Video Monitoring

1. What is intelligent monitoring
2. Evolution of video surveillance
3. Applications and use cases
4. System architecture overview

Module 2 – Video Capture and Processing

1. Working with video streams
2. Frame extraction
3. Video preprocessing
4. Real-time processing basics

Module 3 – Motion Detection Techniques

1. Frame differencing
2. Background subtraction
3. Optical flow basics
4. Practical implementations

Module 4 – Object Detection in Video

1. Detecting people and objects
2. Using detection models (YOLO, SSD)
3. Tracking objects
4. Real-time applications

Module 5 – Event Detection and Alerts

1. Defining events (intrusion, movement)
2. Rule-based systems
3. Alert generation
4. Integration with notifications

Module 6 – Deep Learning for Video Analysis

1. CNNs applied to video
2. Temporal analysis
3. Behavior detection basics
4. Practical examples

Module 7 – System Optimization and Deployment

1. Performance optimization
2. Reducing false alarms
3. Scalability considerations
4. Deployment strategies

Module 8 – Project: Intelligent Monitoring System

1. Building a complete monitoring solution
2. Motion and object detection
3. Alert system implementation
4. Final project presentation