Navegando por Autor "Guimarães, Rodolfo Labiapari Mansur"

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    Uma abordagem de particionamento hardware e software para design de wearables em hardware reconfigurável.
    (2018) Guimarães, Rodolfo Labiapari Mansur; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Silva Júnior, Diógenes Cecílio da; Nacif, José Augusto Miranda
    As tecnologias em microeletrônica, sensores e comunicação móvel têm sido constantemente melhoradas a medida que a informação torna-se mais necessária. Tornam-se um estímulo para o desenvolvimento de sistemas computacionais inteligentes e conectados como sistemas embarcados, IoTs ou wearables, visto pelo rápido desenvolvimento desses para o mercado. Tais dispositivos utilizam vários sensores e necessitam de um servi co autônomo, o que implica numa grande demanda de desempenho somado com o baixo consumo de energia. Entretanto ainda com a dificuldade de satisfazer os requisitos de aumento de desempenho e redução de consumo energético das várias aplicações autônomas modernas. Análise de desempenho no uso de FPGA com particionamento em hardware para sistemas embarcados têm sido fortemente abordada pela comunidade acadêmica. Entretanto, não há trabalhos científicos que trabalham o particionamento para sistemas wearable. Esta pesquisa tem como objetivo o aprimoramento de desempenho de dispositivos computacionais wearables em hardwares reconfiguráveis, visando alocação de recursos em hardware e reduzindo o consumo energético, isso utilizando particionamento hardware e software como meio. Os resultados mostram que e possível obter maior desempenho em sistemas wearables utilizando plataforma FPGA apenas com a realocação de algoritmos candidatos em hardware.
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    Vehicle driver monitoring through the statistical process control.
    (2019) Assunção, Arthur Nascimento; Aquino, André Luiz Lins de; Santos, Ricardo Creonte Câmara de Meira; Guimarães, Rodolfo Labiapari Mansur; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo
    This paper proposes the use of the Statistical Process Control (SPC), more specifically, the Exponentially Weighted Moving Average method, for the monitoring of drivers using approaches based on the vehicle and the driver’s behavior. Based on the SPC, we propose a method for the lane departure detection; a method for detecting sudden driver movements; and a method combined with computer vision to detect driver fatigue. All methods consider information from sensors scattered by the vehicle. The results showed the efficiency of the methods in the identification and detection of unwanted driver actions, such as sudden movements, lane departure, and driver fatigue. Lane departure detection obtained results of up to 76.92% (without constant speed) and 84.16% (speed maintained at ≈60). Furthermore, sudden movements detection obtained results of up to 91.66% (steering wheel) and 94.44% (brake). The driver fatigue has been detected in up to 94.46% situations.