Dados da inspeção
YOLOv8 · OpenCV · FastAPI
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Foto da inspeção de estrutura offshore capturada pelo drone
JPG · PNG · WebP · BMP · Máx. 20MB
🔍 Processando com YOLOv8...
Anomalias detectadas
Recomendações operacionais
Imagem analisada — bounding boxes
Métricas da análise
Score de integridade estrutural
← Resposta JSON da API (/analisar)
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Sobre o projeto
Pipeline de visão computacional para detecção automática de anomalias em estruturas offshore a partir de imagens capturadas por drones RPAS.
O modelo YOLOv8 é treinado com imagens de inspeções reais de plataformas, identificando corrosão, trincas, vazamentos e deformações com alta precisão e baixa latência.
Desenvolvido por William Oliveira — Piloto RPAS Offshore com experiência em inspeções de estruturas em plataformas de petróleo nas bacias de Campos e Santos.
Stack tecnológica
${['YOLOv8 (Ultralytics) — detecção de objetos','OpenCV — pré-processamento de imagens','FastAPI — API REST assíncrona','Python 3.10+ — back-end','HTML + CSS + JS — front-end','Swagger UI — documentação interativa'].map(s=>`
▸${s}
`).join('')}
Anomalias detectáveis
${Object.entries({corrosao:{label:'Corrosão',cor:'#f85149',sev:'alta',desc:'Oxidação e degradação superficial'},trinca:{label:'Trinca estrutural',cor:'#ff7b00',sev:'crítica',desc:'Falha estrutural — inspeção imediata'},vazamento:{label:'Vazamento',cor:'#f5b830',sev:'crítica',desc:'Vazamento de fluido ou gás'},deformacao:{label:'Deformação',cor:'#d29922',sev:'alta',desc:'Deformação mecânica fora do limite'},incrustacao:{label:'Incrustação',cor:'#8b949e',sev:'média',desc:'Depósito orgânico ou mineral'},dano_rev:{label:'Dano no revestimento',cor:'#bc8cff',sev:'média',desc:'Falha na camada protetora'}}).map(([k,v])=>``).join('')}
${v.label}
${v.desc}
${v.sev}
Como rodar localmente
cd api/
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8000
# Front-end: abra frontend/index.html no browser
# API docs: http://localhost:8000/docs