O modelo de predição foi embarcado em um Raspberry Pi 4 com as seguintes con-figurações: 8GB de memória RAM, processador BCM2711B0 da Broadcom, quad-core Cortex-A72 comclockde 1,5GHz, e com sistema operacional Raspberry Pi OS de 64-bit baseado em Debian 11 (Bullseye). Foi realizado ainda um overclocking para 1,8GHz, conseguindo obter tempo médio de 3,99 segundos para cada previsão, como mostra a
Fi-Capítulo 4. Resultados 36
(a) Acurácia por quantidades de passos. (b) Perda por quantidades de passos.
Figura 14 – Resultados treinamento por quantidade de passos da arquitetura Transfor-mers.
Fonte: Autoria própria.
gura 21. Esses resultados são condizentes com o esperado, ou seja, quando ocorrer uma possível ação suspeita, o sistema conseguira ter um tempo de resposta de 5 segundos, em que muitas vezes a ação criminosa nem é observado. Com esse sistema é possível classificar a ação suspeita e com base no segmento de vídeo de 4 segundos e que se a classificação leva 5 segundos, é possível terminar de analisar um bloco e ter a CPU livre para receber o próximo, assim tomar as devidas providências para conter a ação alertada.
Além disso, criou-se uma versão doscriptde predição que utilizathreads, com intuito de a imagem visualizada não ficar esperando o resultado da predição, melhorando assim a experiência do usuário. Somado a isso, quando utilizamos esta abordagem podemos utilizar todo o poder computacional proporcionado peloRaspberry Pi 4, como pode ser observado na Figura 22, que utiliza os 4 núcleos disponíveis no processador, ao contrário do que é mostrado na Figura 23, em que apenas utiliza um núcleo por vez em execução.
Porém quando utilizamos essa abordagem de realizar a predição usando threads, o tempoclocké aumentado, como mostra Figura 24, atingindo uma média de 14,29 segun-dos. É importante ressaltar que esse tempo éclock, ou seja o tempo real que o processo está em execução no processador. Quando analisamos o tempo de execução real, atingi-mos uma média de 30 segundos, esse aumento de tempo de execução é devido ao consumo geral deCentral Process Unit (CPU), que foi aumentado, devido àsthreadscriadas. Mas, aproximadamente a cada 20 segundos uma nova tarefa é lançada no sistema operacional, e a tarefa lançada a aproximadamente 30 segundos foi finalizada, permitindo comparar esse processo como umpipeline como mostrado na Figura??, ou seja em geral é mais eficiente nessa abordagem, além de utilizar toda capacidade do dispositivo, não deixando poder de processamento ocioso.
Capítulo 4. Resultados 37
Figura 15 – Acurácia e perda por épocas da arquitetura Transformers. Onde se percebe que as curvas de aprendizado e validação tem comportamento semelhante e próximas logo caracterizando como rede generalista
Fonte: Autoria própria.
Figura 16 – Resultado do treinamento da arquiteturaTransformers. Onde essa é saída do treinamento utilizando o TensorFlow e atingimos uma acurácia de 90.18%
para dados de validação
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 38
Figura 17 – Matriz de Confusão da arquiteturaTransformers.
Fonte: Autoria própria.
(a) Acurácia por quantidades de passos. (b) Perda por quantidades de passos.
Figura 18 – Resultados treinamento por quantidade de passos da arquitetura da aplicação.
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 39
Figura 19 – Acurácia e perda por épocas da arquitetura da aplicação. Onde atingimos acima de 90% de acurácia para dados de validação e 100% para dados de treinamento. Além doCross Entropytender a zero em ambos os casos
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 40
Figura 20 – Matriz de confusão da arquitetura da aplicação. Onde temos apenas um caso de Falso Negativo a qual não é desejado
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 41
Figura 21 – Tempo de execução serial. Onde o tempo de Clock é tempo que processo re-almente está em execução no núcleo do processador, desconsiderando tempo de espera e entrada e saída, e tempo relógio, é tempo real de quando iniciar a predição até terminar
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 42
Figura 22 – Uso dos núcleos para predição usandothreads. Onde utilizamos o Software Htop, que verifica a utilização dos recursos do processos no CPU, é impor-tante notar que o sistema está utilizando acima de 90% de todos os núcleos disponíveis, como também cada processo de predição está sendo alocado em todos os núcleos de forma paralela
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 43
Figura 23 – Uso dos núcleos para predição usando programação serial. Onde o processo é todo alocado em apenas um núcleo, logo não utilizando todo recurso com-putacional disponível
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 44
Figura 24 – Tempo de execução programação distribuída. Onde o tempo de Clock está em média de 15 segundos, e tempo de relógio está em média 37 segundos
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 4. Resultados 45
Figura 25 – Pipeline em Processadores. Onde sem utilização da paralelização o tempo para executar quatro inferências de 20 segundos, usando paralelização, as mesmas quatro inferências o tempo é de 15 segundos
Fonte: Autoria própria.
Capítulo 5 Conclusão
Este trabalho teve como principal objetivo implementar arquiteturas deDeep Learning que conseguissem classificar segmentos de vídeos, tendo desempenho para embarcar a rede neural em sistemasIoT e realizar a predição em tempo hábil.
Foram inicialmente propostas duas arquiteturas e avaliados seus desempenhos para essa aplicação, e também foi criado um conjunto de dados, para classificação de ação suspeitas e não suspeitas, com objetivo de treinar a rede para essa aplicação final.
As etapas de treinamento e inferência foram validadas por meio de uma base de da-dos comum e de mesmo poder computacional para ambas as redes. Em seguida, foram analisados os resultados deacurácia, perda e matriz de confusão, assim como o tempo de execução do sistema embarcado noRaspberry Pi 4, para validar a aplicação em sistema embarcados. Os resultados mostraram que os valores encontrados na função de perda fo-ram consideravelmente baixos, que a taxa de acerto apresentada pelo classificador atingiu 90% de acertos e que o tempo de execução demonstrou sua viabilidade de aplicação.
Com isso, esse sistema pode viabilizar o monitoramento e alertar ações suspeitas, com custo baixo de implementação, sendo viável em microempresas e empresas de pequeno porte, assim evitando custo altos com mão de obra de profissionais de segurança para monitoramento das câmeras.
Deste modo, foi alcançado o objetivo de implementar arquiteturas de análise de vídeo viável para embarcar em sistemas de poder computacional baixo, realizando a classifi-cação do vídeo na borda da rede. Visando o aumento da base de dados construída para classificar ações suspeitas, é possível realizar avanços em trabalhos futuros, considerando a implementação deAPIpara coletar imagens nas nuvens de câmeras de segurança usando Digital Video Recorder (DVR), e notificação de alertas de ações suspeitas em tempo real para construção de produto viável mínimo.
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