Desenvolvido no IFMA com apoio da FAPEMA, o software EPI-DETECT utiliza visão computacional para identificar o uso de equipamentos de proteção Individual
Luiz Otávio de Oliveira Souza Júnior
Doutor em Mecatrônica pela Universidade Federal da Bahia (UFBA). Mestre em Ciência da Computação pela UFBA. Especialista em Educação e Novas Tecnologias e em Engenharia de Software pela UNINTER. Bacharel em Engenharia de Computação pela Faculdade de Ciência e Tecnologia – ÁREA1/Devry e Licenciado em Formação Pedagógica em Informática pela Uniasselvi
A segurança no trabalho é um dos gargalos mais críticos da construção civil brasileira. Historicamente marcado por altos índices de acidentes ocupacionais, o setor enfrenta estatísticas alarmantes: cerca de 80% das ocorrências por queda de altura têm relação direta com a falta ou o uso incorreto dos Equipamentos de Proteção Individual (EPIs). Nos canteiros de obras, a fiscalização manual frequentemente esbarra na limitação de recursos humanos, em falhas de acompanhamento contínuo e na dificuldade de manter um histórico estruturado de inspeção.
Para enfrentar esse desafio, uma solução tecnológica está tomando forma no interior do Maranhão. No Campus Grajaú do Instituto Federal do Maranhão (IFMA), pesquisadores desenvolveram o EPI-DETECT, um sistema inteligente que utiliza visão computacional e inteligência artificial para automação do monitoramento de EPIs. Capaz de identificar em imagens e vídeos a presença ou ausência de itens essenciais — como capacetes, coletes reflexivos, luvas, óculos de proteção e abafadores de ruído —, o software surge como um aliado estratégico na prevenção de riscos
Da teoria ao teste de campo
Por trás da interface amigável do EPI-DETECT, um modelo preditivo baseado em redes neurais convolucionais (CNNs) opera em frações de segundos. Ao receber o arquivo em vídeo ou imagem, o sistema varre cada frame e sobrepõe caixas demarcatórias nos trabalhadores, rotulando os equipamentos identificados e alertando sobre a ausência daqueles exigidos pela norma. Para assegurar a precisão no monitoramento contínuo em vídeo, o software foi programado para selecionar e armazenar automaticamente o frame com a maior diversidade de classes detectadas, transformando dados visuais brutos em relatórios gerenciais estruturados.
Treinar uma rede neural em ambientes controlados de laboratório é o primeiro passo de qualquer projeto de visão computacional. Contudo, o verdadeiro desafio reside em fazer a tecnologia funcionar na prática, em cenários onde poeira, variações de luz e movimentação constante podem interferir na detecção
Coordenado em 2025 pelo professor Luiz Otávio de Oliveira Souza Júnior, e assumido em 2026 pelo Professor Genilson Vieira Martins, o projeto colocou o algoritmo à prova em cenários práticos no próprio campus. “Inicialmente, trabalhávamos em ambientes mais controlados, mas avançamos para testes externos no IFMA Campus Grajaú, avaliando situações de baixa iluminação, diferentes ângulos, distância de aproximadamente 10 metros e oclusões parciais”, explica o professor Luiz Otávio. Segundo o orientador, o modelo tem demonstrado alta robustez, embora a equipe siga aprimorando o sistema para superar oclusões parciais — quando um equipamento fica escondido atrás de algum objeto ou estrutura.
Acessibilidade para pequenas e médias empresas
Além do rigor técnico, a arquitetura do EPI-DETECT foi pensada para democratizar o acesso à tecnologia. Muitas pequenas e médias construtoras não dispõem de orçamento para investir em complexas infraestruturas de monitoramento em tempo real. Pensando nisso, a plataforma foi estruturada inicialmente em uma interface web simples e intuitiva, permitindo que os próprios gestores façam o upload de fotos ou vídeos gravados para receber diagnósticos, gráficos interativos e relatórios em PDF com o histórico das inspeções.
À medida que o projeto amadurece, a ambição da equipe expande-se para novos horizontes operacionais sem perder o foco na viabilidade econômica: “Ao longo do desenvolvimento, o projeto avançou para testes com webcams em tempo real e estamos trabalhando na implementação de transmissão ao vivo”, revela Luiz Otávio. “A possibilidade de utilizar equipamentos já disponíveis, como webcams e câmeras já instaladas, facilita a adoção da solução por pequenas e médias empresas”, explica.
Inovação com impacto na formação humana
A trajetória do EPI-DETECT reflete a força da integração entre ecossistemas de fomento à pesquisa e a infraestrutura acadêmica do estado. O projeto nasceu dentro do ambiente da Fábrica de Inovação do IFMA Grajaú e contou com recursos cruciais viabilizados pela Fundação de Amparo à Pesquisa e ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Maranhão (FAPEMA), além do suporte institucional da Pró-Reitoria de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação (PRPGI) e da Agência de Inovação do IFMA (AGIFMA)
“O apoio financeiro da FAPEMA, especialmente por meio do auxílio aos estudantes, foi essencial para possibilitar a participação deles no projeto e, consequentemente, contribuir para a formação e capacitação de recursos humanos”, destaca o orientador. “Durante o desenvolvimento, os estudantes tiveram contato prático com áreas como inteligência artificial, visão computacional e desenvolvimento de software. O EPI-DETECT gerou não apenas um resultado tecnológico, mas também um importante resultado formativo em pesquisa, tecnologia e inovação.”
