SIDEL - Sistema Inteligente de Detecção de Lotação

O SIDEL é uma solução desenvolvida para monitorar, detectar e alertar sobre a superlotação em lugares em tempo real. Utilizando Inteligência Artificial, o sistema transforma o limite de carga teórico em uma barreira de segurança ativa, prevenindo acidentes, desgastes mecânicos e riscos operacionais.

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📋 Sobre o Projeto

A superlotação em elevadores é uma condição insegura que viola normas técnicas e expõe usuários a riscos. Este projeto foi desenvolvido no âmbito do curso técnico em Informática, integrando conhecimentos de Programação Web II com os princípios de Higiene e Segurança do Trabalho (HST).

Principais Funcionalidades

• 👁️ Visão Computacional: Contagem de pessoas em tempo real usando Roboflow.
• ⚡ Processamento Local (Edge): Gateway inteligente que processa o vídeo localmente e envia apenas telemetria.
• 🚀 Alertas Imediatos: Comunicação via WebSocket para notificar a central instantaneamente.
• 📊 Dashboard de Gestão: Painel Web para visualização do stream e histórico de ocorrências.

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🏗️ Arquitetura do Sistema

O projeto opera em estrutura de Monorepo, dividido em três serviços principais interconectados via rede:

graph LR
    A[🎥 Câmera] -->|Vídeo| B(🐍 Python Gateway / IA)
    B -->|Socket.io - Telemetria + Imagem| C{⚙️ Backend Express}
    C -->|Persistência| D[(🗄️ Banco de Dados)]
    C -->|Socket.io - Realtime| E[💻 Frontend React / Dashboard]

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Estrutura de Pastas

• 📂 /python (O Vigilante): Gateway local. Captura o vídeo da câmera, roda o modelo de IA para detecção de pessoas e transmite os dados processados.
• 📂 /backend (O Servidor): API em Node.js/Express. Gerencia as conexões Socket.io, processa regras de negócio (limites de lotação) e integra com o banco de dados.
• 📂 /frontend (O Painel): Interface Web em React.js. Exibe o monitoramento ao vivo e os alertas visuais para o supervisor.

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🛠️ Tecnologias Utilizadas

🐍 Python (Inteligência Artificial)

• Roboflow: Plataforma que facilita o uso de modelos de detecção de objetos.
• OpenCV: Manipulação e processamento de imagem.
• Socket.io Client: Para comunicação em tempo real com o servidor.

⚙️ Backend (Servidor)

• Node.js & Express: Framework da API.
• Socket.io: Websockets para comunicação bidirecional de baixa latência.
• MongoDB: Banco de dados para registro de incidentes.

⚛️ Frontend (Dashboard)

• React.js: Biblioteca para construção da interface.
• Vite: Tooling para frontend rápido.
• Socket.io Client: Para receber o stream e alertas.

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🚀 Como Rodar o Projeto

Como é um monorepo, você precisará de três terminais abertos.

Pré-requisitos

• Node.js instalado.
• Python 3.12 instalado.
• Uma Webcam.

Passo 1: Configurar o Backend

cd backend
npm install
# Configure o .env antes!
# Inicie o servidor (padrão porta 8080)
node .

Passo 2: Configurar a IA (Python)

Recomendado usar um ambiente virtual (venv).

cd python
# Crie e ative o ambiente virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate # (Linux/Mac) ou .\venv\Scripts\activate (Windows)

# Instale as dependências
pip install -r requirements.txt

# Configure o .env antes!
# Inicie a IA
python main.py

Passo 3: Configurar o Frontend

cd frontend
npm install
# Inicie o React (padrão porta 5173)
npm run dev

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⚙️ Configuração (.env)

Certifique-se de criar arquivos .env nas pastas correspondentes se necessário.

Exemplo /python/.env:

ROBOFLOW_API_KEY=chave-api-roboflow
SOCKET_SERVER_URL=url-do-backend

Exemplo /backend/.env:

URI_MONGODB_CONNECTION=connection-string-do-mongo
JWT_SECRET=super-secreto
PORT=8080

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🤝 Contribuição e Autores

Projeto desenvolvido pela equipe BenTech do Ensino Médio Técnico Integrado em Informática.

• Brenda Mônica
• Ismael Nascimento
• João Gabriel Aguiar
• Kauã Sousa
• Yasmin Sousa

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