Ciências Sociais e Aplicadas
Serviço Social
Resumo
Este projeto de inovação tecnológica foi concebido para enfrentar os desafios da mobilidade urbana enfrentados por pessoas com deficiência visual, desenvolvendo óculos inteligentes que utilizam visão computacional para identificar semáforos e obstáculos em tempo real. O sistema incorpora o microcontrolador ESP32-CAM com câmera OV2640 e implementa uma rede neural MobileNetV2, treinada com um dataset customizado de aproximadamente 5.000 imagens categorizadas em "semáforo vermelho", "verde" e "sem semáforo", utilizando técnicas de data augmentation para maior robustez. O protótipo foi meticulosamente projetado com estrutura impressa em 3D, priorizando ergonomia, distribuição equilibrada de peso e baixo custo de produção (entre R$ 62 e R$ 221), além de incorporar sistema de alimentação por bateria com regulador LM2596 para garantir autonomia e estabilidade energética. Os testes realizados demonstraram 95% de precisão em imagens estáticas, enquanto em condições dinâmicas com vídeo a eficácia reduziu para aproximadamente 40%, devido a variações de iluminação, movimento da câmera e compressão de imagem. A integração completa do modelo ao ESP32-CAM encontrou obstáculos com a compilação do TensorFlow Lite, requerendo adaptação para validação em vídeo. Apesar dos desafios técnicos, o projeto comprovou viabilidade técnica e relevante potencial de impacto social, alinhando-se aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS 10) ao promover inclusão e segurança no trânsito, com perspectivas de futuros aprimoramentos em processamento dinâmico e implementação embarcada para aplicação prática.
Palavras-chave: Acessibilidade, Visão Computacional, Deficiente Visual