Neural System
Soluções · Educação

Apoio à gestão escolar e à integridade das avaliações

Registo automático de presenças, vigilância de exames, envolvimento em sala de aula e ocupação de espaços do campus.

Telemóvel em Sala de Aula

Identifica o uso de telemóveis em áreas onde não é permitido

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Deteção da presença e do uso de telemóveis em espaços onde são proibidos por razões de segurança, qualidade ou confidencialidade — como linhas de produção, operação de máquinas, salas limpas, exames e ambientes com informação sensível.

Como funciona

  1. 1O detetor identifica pessoas e telemóveis em cada fotograma.
  2. 2O aparelho é associado à pessoa mais próxima (mãos/rosto).
  3. 3A ocorrência é registada por pessoa seguida, com o tempo de uso acumulado.
YOLO11 (COCO)ByteTrack

Benefícios

  • Reduz os acidentes por distração.
  • Garante as políticas de segurança da informação.
  • Registo objetivo para feedback e formação.
até 25%
Redução de incidentes por distração
-40%
Tempo improdutivo ao telemóvel

Estimativas de referência; aparelhos muito pequenos ou ocultos pelas mãos podem não ser detetados.

Vigilância de Exames com IA

Deteta olhares laterais, telemóveis e aproximação entre candidatos

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Apoio à vigilância de provas, concursos e exames: a IA acompanha cada candidato e assinala comportamentos suspeitos — olhar prolongado para a prova do vizinho, uso de telemóvel e aproximação entre candidatos — marcando o instante exato para revisão pelo vigilante.

Como funciona

  1. 1O modelo de pose estima a orientação da cabeça de cada candidato.
  2. 2Um detetor de objetos procura telemóveis próximos das mãos e do rosto.
  3. 3A distância entre cabeças indica aproximação/comunicação.
  4. 4Cada ocorrência gera uma marcação temporal com imagem para auditoria.
YOLO11-PoseYOLO11 (COCO)Estimativa da orientação da cabeça

Benefícios

  • Um vigilante supervisiona mais salas com o apoio da IA.
  • Evidência objetiva para recursos e anulações.
  • Efeito dissuasor comprovado da vigilância inteligente.
-50%
Vigilantes por sala
-70%
Tempo de revisão de gravações

A IA assinala comportamentos para análise humana — a decisão final é sempre do vigilante/júri.

Envolvimento em Sala de Aula

Alunos atentos ou distraídos e emoções durante aulas e palestras

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Modelo de IA treinado para reconhecer expressões faciais associadas a sentimentos — felicidade, tristeza, medo, nojo, surpresa, raiva, desprezo e neutralidade. Mede em tempo real a reação de clientes, alunos e públicos a produtos, atendimentos, aulas, montras e apresentações.

Como funciona

  1. 1O detetor YuNet localiza os rostos em cada fotograma.
  2. 2O modelo HSEmotion (treinado na base AffectNet) classifica 8 emoções com probabilidades.
  3. 3As leituras são suavizadas no tempo, por pessoa, para evitar oscilações.
  4. 4Um índice de satisfação (valência) resume o humor do público minuto a minuto.
YuNet (OpenCV)HSEmotion (AffectNet)Seguimento facialYOLO11-pose

Benefícios

  • Feedback emocional objetivo, sem questionários.
  • Identifica os momentos e produtos que geram mais encantamento (ou frustração).
  • Complementa o NPS e os inquéritos com dados contínuos e anónimos.
+10–20%
Eficácia das campanhas
-50%
Custo de estudos de pré-teste
tempo real
Deteção de insatisfação no atendimento

As expressões faciais indicam emoções aparentes, não estados internos. Uso anónimo e agregado, em conformidade com a legislação de proteção de dados aplicável (como o RGPD).

Registo Automático de Presenças

Registe rostos e identifique pessoas em vídeos, fotografias e ao vivo

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Registo e reconhecimento de rostos para controlo de acessos, acreditação, registo de presenças e atendimento personalizado. Um rosto registado transforma-se numa assinatura numérica (embedding) comparada em milissegundos com cada rosto detetado pelas câmaras.

Como funciona

  1. 1O rosto é registado a partir de uma fotografia ou da câmara (nome e perfil).
  2. 2A rede SFace gera um vetor de 128 dimensões que representa o rosto.
  3. 3Cada rosto detetado é comparado com a base por semelhança de cosseno.
  4. 4As pessoas identificadas e as não registadas geram eventos distintos (boas-vindas × alerta).
YuNet (OpenCV)SFace (OpenCV Zoo)Semelhança de cosseno

Benefícios

  • Acesso e acreditação sem filas, cartões ou crachás.
  • Atendimento personalizado — o vendedor sabe quem chegou.
  • Registo auditável de acessos.
-70%
Tempo de acreditação
Custo zero
Custos com crachás e cartões
+15%
Valor médio de compra de clientes recorrentes

Os dados biométricos são dados sensíveis (categoria especial na legislação de proteção de dados aplicável, como o RGPD): exigem consentimento, finalidade específica e segurança adequada. Nesta demonstração, os registos ficam apenas no computador local.

Ocupação de Espaços do Campus

Entradas, saídas, permanência e mapa de calor de circulação

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Contagem automática e anónima de pessoas: entradas e saídas por linha virtual, ocupação em tempo real, visitantes únicos, tempo médio de permanência e mapa de calor das áreas mais visitadas — transformando as câmaras num sensor de audiência para decisões de operação e marketing.

Como funciona

  1. 1Cada pessoa é detetada e seguida com um identificador anónimo.
  2. 2O cruzamento da linha virtual define a entrada ou a saída.
  3. 3As posições acumuladas formam o mapa de calor de circulação.
  4. 4Relatórios por hora, dia, semana e loja apoiam escalas, layout e campanhas.
YOLO11 (COCO)ByteTrackLinha virtualHeatmap

Benefícios

  • Taxa de conversão real da loja (fluxo × talões).
  • Escala de funcionários alinhada com o pico de movimento.
  • Layout e exposição de produtos orientados pelo mapa de calor.
  • Controlo da lotação para a segurança e as normas de segurança contra incêndio.
+5–15%
Aumento da conversão em vendas
-10–20%
Custo de mão de obra inativa
98%
Precisão típica de contagem

Contagem anónima (sem identificação pessoal), compatível com a legislação de proteção de dados aplicável (como o RGPD). A precisão depende do posicionamento da câmara.

Todos os segmentos

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