Aplicação do algoritmo YOLO para eficiência energética

detecção de pessoas em salas de aula no gerenciamento de ares-condicionados

Abstract

O crescente consumo de energia elétrica no Brasil, impulsionado, dentre outros pelo uso intensivo de aparelhos de ar-condicionado, reforça a necessidade de soluções inteligentes para otimizar a climatização em ambientes de alta ocupação, como salas de aula. Nesse contexto, previamente, foi desenvolvido no IFSP, Campus Sertãozinho, o sistema AirCon, que funciona como controle remoto dos aparelhos de ar-condicionado, monitorando temperatura e umidade. Este trabalho propõe integrar ao AirCon uma funcionalidade de acionamento e desligamento automático, fundamentada na detecção de pessoas. Para isso, utilizaram-se técnicas de visão computacional e de inteligência artificial. Com imagens capturadas pelo microcontrolador ESP32-CAM, foi construído um dataset personalizado com variações de luminosidade e ocupação, processado por redes neurais convolucionais baseadas no algoritmo YOLO. O modelo YOLO11 foi treinado em diferentes versões, aplicando transfer learning e treinamento com dados próprios. Os resultados destacaram a versão extra-large pré-treinada como mais robusta, possibilitando acionamento inteligente e promovendo eficiência energética.