Pulseira Inteligente Iot: uma Solução Tecnológica Contra o Feminicídio

Autores

DOI:

https://doi.org/10.18316/cippus.v13i2.12404

Palavras-chave:

Dispositivo IoT, Feminicídio, Pulseira Inteligente, Segurança para Mulheres, Violência de Gênero

Resumo

: A violência contra a mulher, especialmente o feminicídio e outras formas de agressão, tem aumentado de forma alarmante em diversas regiões do mundo, evidenciando uma sociedade ainda marcada por desigualdades de gênero. Este artigo propõe o desenvolvimento de uma solução tecnológica inovadora para a segurança de mulheres em situações de risco, utilizando tecnologias emergentes como Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things), geolocalização via GPS (Sistema de Posicionamento Global) e integração com sistemas de comunicação de emergência. O objetivo principal é oferecer um dispositivo de segurança pessoal, na forma de uma pulseira inteligente, destinado a localizar rapidamente a vítima e acionar autoridades próximas de forma autônoma e eficiente. O projeto também contempla a criação de uma interface para cadastro e monitoramento do dispositivo, com funcionalidades específicas que facilitam a investigação por parte das autoridades. Entre as tecnologias empregadas estão o GPS LoRa, o microcontrolador ESP32, criptografia de dados e APIs (Interface de Programação de Aplicação) para comunicação segura. Por fim, o artigo detalha a metodologia de prototipagem e os testes realizados para validação do hardware e software.

Biografia do Autor

Kaik Aquino de Lima , Faculdade Senai de Mecatrônica Campus Paulo Antônio Skaf

Sou graduado em Ciência de Dados (2024-2025) pelo Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI) de Tecnologia. Atuo como Desenvolvedor de TI em uma empresa voltada para a Indústria 4.0

Jéssica Frazon Cruz do Espirito Santo, Faculdade Senai de Mecatrônica Campus Paulo Antônio Skaf

Possui graduação (Bacharelado) em Ciência da Computação (2018-2021) pela Universidade Paulista (UNIP); Pós-graduada em Gestão Educacional na Perspectiva Inclusiva (2022) pela Universidade Federal de Pelotas (UFPEL) e Pós-graduada em Psicopedagogia (2024) pela Faculdade das Américas (FAM); É Mestranda em Engenharia da Informação pela Universidade Federal do ABC. Atua como Professora na Faculdade Senai no campus Paulo Antônio Skaf no curso de Ciência de Dados.

Caique Zaneti Kirilo, Faculdade Senai de Mecatrônica Campus Paulo Antônio Skaf

Possui bacharelado em Ciência da Computação (2012-2015); Mestrado em Engenharia de Produção com ênfase em Inteligência Artificial e Seis Sigma na linha de pesquisa de Métodos Quantitativos em Engenharia de Produção focada em Processos decisórios baseados em lógicas não clássicas (2016-2017);  Atua como Professor Universitário e Pesquisador integrante do Grupo de Pesquisa de Engenharia de Software aplicada à criação de Sistemas Críticos, atuando também como orientador em programas de iniciação cientifica de alunos da graduação.

Caroline Pires Alavez Moraes, Universidade Federal do ABC

Doutora em Engenharia da Informação pela Universidade Federal do ABC (UFABC), 2024. Pesquisadora visitante na Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL), no Instituto de Engenharia Elétrica, Lausanne, Suíça (2022/2023). Mestre em Engenharia da Informação pela Universidade Federal do ABC (2020), graduação em Engenharia Elétrica pelo Centro Universitário da FEI (2015) e curso técnico em Telecomunicações pelo Instituto Federal de São Paulo(2010). Possui experiência na área de Processamento Digital de Sinais, Sinais Biomédicos e algoritmos de Aprendizado de Máquina e atualmente leciono no SENAI no Tecnólogo de Ciência de Dados.

Vivian de Oliveira Preto, Faculdade Senai de Mecatrônica Campus Paulo Antônio Skaf

Possui graduação em Tecnologia Gráfica pela Faculdade SENAI Theobaldo de Nigris (2003); Mestre em educação pela UNESP /Marília. Coordenadora do Curso Superior de Tecnologia em Ciência de Dados da Faculdade SENAI Mecatrônica -Campus SENAI Paulo Antonio Skaf.

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Publicado

2025-12-15

Edição

v. 13 n. 2 (2025)

Seção

Artigos

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