Desenvolvimento de um Sistema de Controle de Acesso de Veículos em Condomínios através de Visão Computacional e Inteligência Artificial

Abstract

O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema integrado para controle automatizado de acesso de veículos em condomínios, utilizando visão computacional, inteligência artificial e automação eletrônica. A solução proposta abrange todas as etapas do processo: desde a captura das imagens por câmeras IP, passando pela detecção e reconhecimento automático de placas veiculares via modelos de deep learning (com ênfase no YOLOv12-S), até a abertura do portão por meio de um microcontrolador ESP8266 integrado à central eletrônica do condomínio. O sistema foi projetado para operar em tempo real, validando o acesso com base em uma base de dados de moradores e registrando todos os eventos em um backend unificado, desenvolvido em NestJS, além de disponibilizar uma interface web minimalista para gerenciamento e consulta dos registros. A robustez da leitura de placas foi garantida com múltiplos pré-processamentos de imagem e validação por regex, superando os desafios impostos por diferentes condições de iluminação. Os resultados práticos demonstraram alta acurácia na detecção e reconhecimento de placas sob diversas condições, com resposta automatizada eficiente e integração estável entre hardware e software. A solução se destaca pelo uso de componentes de baixo custo e software open source, tornando-se economicamente viável e escalável para ambientes residenciais. O sistema mostrou ser tecnicamente viável e representa um avanço significativo em relação aos métodos tradicionais de controle de acesso em condomínios.