Automatizar o controle de presença e o registro de frequência através de reconhecimento facial, fornecendo uma solução end-to-end que integra dispositivos embarcados (IoT), serviços de visão computacional e uma plataforma web containerizada.
Descrição do projeto
O projeto consiste em um protótipo funcional de sistema integrado para automação de controle de presença escolar, que utiliza uma câmera embarcada e algoritmos de reconhecimento facial para identificar alunos e registrar sua frequência automaticamente em uma plataforma administrativa.
Materiais e métodos
O sistema foi desenvolvido utilizando o microcontrolador ESP32 equipado com módulo de câmera para a captura de imagens, programado em C++. A arquitetura de software foi baseada em containers Docker, gerenciando um backend em Node.js (Express), um banco de dados PostgreSQL e um broker MQTT (Mosquitto) para comunicação IoT. O processamento de reconhecimento facial foi implementado em Python utilizando a biblioteca OpenCV, enquanto a interface web foi construída em React com a biblioteca de compone
Aprendizados e desafios
O principal desafio foi combinar a comunicação assíncrona entre o dispositivo embarcado (ESP32) e os múltiplos serviços containerizados, garantindo que o envio da imagem via HTTP e os comandos via MQTT funcionassem em sincronia. O principal aprendizado foi compreender a importância de uma arquitetura de microsserviços bem definida para a escalabilidade de soluções IoT.
