Necessidade de uma aplicação web para detecção de objetos em tempo real que:
Desenvolvi uma aplicação web completa que roda 100% no navegador usando TensorFlow.js:
Todo processamento acontece no navegador, sem envio de dados
Processamento de vídeo da webcam com detecção instantânea
Modelo pré-treinado que detecta 80 classes de objetos
Aceleração via GPU para melhor performance
Renderização de bounding boxes e labels em tempo real
Acessível diretamente pelo navegador
TensorFlow.js
COCO-SSD (80 classes)
Canvas API
WebGL
HTML5, CSS3, JavaScript
MediaDevices API
Desafio: Processar frames de vídeo em tempo real (30fps) sem causar lag ou queda de performance.
Solução Implementada:
Desafio: Modelo TensorFlow.js pode ser pesado. Carregar e inicializar de forma eficiente.
Solução Implementada:
Desafio: Garantir funcionamento em diferentes navegadores e dispositivos.
Solução Implementada:
Offline e privado
Classes detectadas
30fps processamento
Dados enviados
📊 100% Offline: Funciona completamente sem conexão à internet
📊 Privacidade Total: Nenhum dado de vídeo sai do dispositivo
📊 Performance: Processamento em tempo real com aceleração GPU
📊 Acessibilidade: Funciona em qualquer navegador moderno, sem instalação
📊 Versatilidade: Detecta 80 classes diferentes de objetos
📊 Demonstração Técnica: Expertise em TensorFlow.js, WebGL e processamento de vídeo