Navegando por Autor "Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo"
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Item 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 MirandaAs 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.Item Applying virtual reality model to green ironmaking industry and education : ‘a case study of charcoal mini-blast furnace plant’.(2017) Vieira, Cláudio Batista; Seshadri, Varadarajan; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Reinhardt, Pablo; Calazans, Patrícia Moreira Procópio; Vieira Filho, José BatistaA virtual reality (VR) model has been developed in the case of a generic green ironmaking industrial unit, namely a typical charcoal mini-blast furnace (CMBF) plant in Brazil. The VR prototype construction of the CMBF plant has been implemented through integration of data in different softwares and hardwares, including detailed engineering design of various auxiliary units and major equipments with realistic project parameters. Through the VR technology, one can actually have the unique experience visiting all parts of the CMBF plant, promote technical discussions on engineering and process control with users and improve information handling, communication, safety, maintenance procedures and development of advanced engineering projects in the field. VR industry-professional education platform can be used in universities, museums and industries with great benefits to students, workers and users.Item Blockchain é tudo que você precisa : a integração e comunicação descentralizada dos sistemas da Indústria 4.0.(2022) Garrocho, Charles Tim Batista; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Cavalcanti, Carlos Frederico Marcelo da Cunha; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Cavalcanti, Carlos Frederico Marcelo da Cunha; Loureiro, Antônio Alfredo Ferreira; Greve, Fabíola Gonçalves Pereira.; Silva, Jorge Miguel Sá; Correia, Luiz Henrique AndradeA Internet Industrial das Coisas é um novo marco que exigirá novos paradigmas e investimentos na indústria. Nesse contexto, os sistemas ciber-físicos são considerados a ponte para a quarta revolução industrial. Um exemplo disso é apresentado por diversos trabalhos recentes que aplicam novas tecnologias de hardware e software que permitem uma maior integração vertical dos sistemas de automação de processos industriais. Tais trabalhos geralmente possuem abordagens centralizadas e adicionam novos elementos na infraestrutura de rede que podem afetar as restrições de tempo na comunicação de processos industrias. Buscando uma decentralização na integração e comunicação entre dispositivos e sistemas industriais, o blockchain vem sendo amplamente aplicado, tornando os processos industriais mais seguros, automáticos, rastreáveis, imutáveis, e auditáveis. Entretanto, a utilização de tecnologias relacionadas a blockchain para o controle de processos também pode sofrer com problemas temporais que podem afetar os prazos de processos sensíveis ao tempo. Portanto, tornar a integração e comunicação dos processos industriais decentralizados que atendam os requisitos rigorosos de sistemas sensíveis ao tempo é um importante desafio que deve ser superado para o avanço da Indústria 4.0. Para enfrentar e superar esse desafio, é apresentado nessa tese diferentes arquiteturas de integração baseada em blockchain dos sistemas de automação de processos industriais. Essas arquiteturas aplicam contratos inteligentes baseados em blockchain como middleware na comunicação entre máquinas e dispositivos de monitoramento de chão de fábrica, permitindo uma decentralização do controle e o monitoramento de dispositivos industriais sem afetar os processos sensíveis ao tempo. Como provas de conceito, foram desenvolvidos sistemas de automação industrial baseado nas arquiteturas e implantados em dispositivos controladores sensíveis ao tempo. As avaliações de desempenho das provas de conceito permitiram a análise de viabilidade e o comportamento das arquiteturas propostas. Além disso, as discussões dessas experiências resultaram no desenvolvimento de metodologias e modelos que podem contribuir significamente no projeto, desenvolvimento, implantação e monitoramento de sistemas industriais baseados em tecnologias blockchain.Item Bringing deep learning to the fields and forests : leaf reconstruction and shape estimation.(2022) Silva, Mateus Coelho; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Ribeiro, Sérvio Pontes; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloOne of the indicators of ecosystem health is leaf health. Among the leading indicators studied in leaves, herbivory and dis- ease presence are relevant indicators of ecosystem behavior. Several methods in the literature study leaf damage estimation processes. Most of the previous studies display the usage of methods that display limited generalism. In previous work, we displayed the possibility of using conditional GANs to estimate the leaf damage. Our results displayed that this approach increases the generalism of the solution by seeking to reconstruct the original leaf shape. In this paper, we present a deeper discussion on the results and a previous discussion on how to transport this method to the forests. We present the whole method used for approximating the leaf shape, assessing further results that display the method’s robustness. Finally, we also show preliminary methods that can be used to embed this method in edge computing hardware.Item Building wearables for geology.(2016) Silva, Saul Emanuel Delabrida; D'Angelo, Thiago; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Loureiro, Antônio Alfredo FerreiraWearable devices have emerged in the last years with new applications that provide user convenience. Healthcare, sports, safety are some examples of applications embedded in thousands of devices released in the last years. Wearable operating systems with different focus emerged together with wearable applications in order to make adjustments and optimizations of software and hardware. This paper presents a wearable operating systems discussion and shows the current challenges and wearable operating system influence. We developed a wearable appliance for geology. The wearable contains a Head Mounted Display (HMD) assembled with Google Cardboard API and sensors connected to developments boards. For each system component was used different operating systems according to hardware and software available. The results indicate some trends for wearable operating systems.Item Caracterização de FHSS em modelos estáticos de formação Scatternet Bluetooth.(Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto., 2013) Ferreira, Célio Márcio Soares; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloO potencial das aplicações WPAN - Wireless Persona Network se encontra praticamente inexplorado. O baixo custo e a sua presença na maioria dos dispositivos móveis, faz do Bluetooth a tecnologia a ser explorada. Os modelos que representam e formam redes Bluetooth, negligenciam as caracteríticas de sua técnica de comunicação, o FHSS - Frequency-hopping spread spectrum. Parte do desafio na geração de algoritmos Scatternet eficientes está relacionado as características desta técnica. Definimos o grafo dinâmico Bluetooth, descrevendo as restrições e novos procedimentos, que representam os atrasos na inicialização de redes, efeitos colaterais do FHSS. Ajustamos um modelo centralizado de Scatternets, para resultar em topologias coerentes com as encontradas por protocolos em um modelo dinâmico.Item Caracterização e análise de sensibilidade dos modelos de mobilidade veicular utilizando quantificadores de teoria da informação.(2020) Silva, Maurício José da; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Aquino, André Luiz Lins de; Aquino, André Luiz Lins de; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Rosso, Osvaldo Anibal; Correia, Luiz Henrique AndradeNovas propostas de aplicações e protocolos para redes veiculares surgem todos os dias. É crucial avaliar, testar e validar estas propostas em larga escala antes de implantá-las no mundo real. Simulação ´e o método preferido pelos pesquisadores para avaliar suas propostas por permitir avaliações em larga escala e com baixo custo. É conhecido que, em simuladores para redes veiculares, modelos de mobilidade realistas são um requisito para produzir avaliações confiáveis. Porém, os modelos de mobilidade atuais são baseados em modelos aleatórios, normalmente o Random Waypoint, e eles não representam a mobilidade veicular real quando consideramos a variação de velocidade como elemento a ser avaliado. Neste trabalho apresentamos a caracterização global, por dia da semana e por hora do dia, do comportamento veicular utilizando informações de velocidades coletadas em diferentes cenários reais. Para realizar esta caracterização utilizamos a metodologia de Bandt-Pompe aplicada às séries temporais produzidas a partir das velocidades dos veículos. Em seguida, o histograma de probabilidade é atribuído aos seguintes quantificadores de Teoria da Informação: Entropia de Shannon, Complexidade Estatística e Medida de Informação de Fisher. Os resultados mostram que as velocidades veiculares possuem comportamento similar ao ruído colorido com espectro de potência f−k para k ≥ 0. Adicionalmente, utilizando a mesma metodologia, verificamos a fidelidade dos modelos de mobilidade usados nos principais simuladores de redes veiculares. A avaliação revelou que o modelo de Krauss é o modelo que mais se aproxima do comportamento veicular observado nos cenários reais. Em seguida, fizemos a análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo de Krauss com o objetivo de identificar os parâmetros que mais influenciam para produzir comportamento correlacionado com o ruído colorido. Observamos que o parâmetro sigma, que utiliza o ruído branco (ruído branco, f−k para k = 0) para modelar o comportamento do motorista, é o que mais influencia no comportamento veicular. Assim, o parâmetro sigma precisa ser modificado para utilizar o ruído colorido f−k para k variando entre 0 < k ≤ 3.Item Counting time in drops : views on the role and importance of smartwatches in dew computing.(2019) Garrocho, Charles Tim Batista; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloA large amount of data, called the big data, generated by the devices that are part of the Internet of Things, is expected in the coming years. This scenario creates challenges for sending, processing, and storing all data centrally in the cloud. Recent works propose a decentralization of the processing and storage of this data in local devices close to the user to solve such challenges. This paradigm, called dew computing, has been gaining attention from academia. Several works apply this proposal through devices such as desktops, laptops, and smartphones. However, after a systematic review, no studies were found that applied this proposal to smart wearable devices. Thus, this work shows the research, evaluation, analysis, and discussion of smartwatches for the dew computing environment. The results of this work showed that smartwatches could extend local device functionalities through performing services, cooperating with decentralizing cloud computing, and helping to reduce the negative impacts of the big data.Item CPPS retrofitting no contexto da indústria 4.0.(2020) Lins, Theo Silva; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Silva Júnior, Diógenes Cecílio da; Ramos Filho, Heitor Soares; Silva, Jorge Miguel Sá; Kelner, Judith; Correia, Luiz Henrique AndradeA Indústria 4.0 ´e a nova revolução industrial, que envolve a introdução de novas tecnologias no âmbito industrial. No entanto, mudar o patamar tecnológico de uma indústria desatualizada não é uma tarefa simples. Ao invés de trocar todos equipamentos antigos por equipamentos novos nas indústrias, o conceito retrofitting surge como uma solução rápida e de baixo custo, que visa ao reaproveitamento do equipamento existente, com adição de novas tecnologias. Todavia, o retrofitting sofre variação de acordo com o tipo e modelo do equipamento industrial, dificultando a atualização de um equipamento industrial para um Sistema de Produção Ciber-físico ou Cyber-Physical Production System (CPPS). Nesta pesquisa, propomos métodos para utilização do retrofitting para transformação de um equipamento industrial ultrapassado tecnologicamente em um CPPS. A modernização é feita com o suporte de uma plataforma que possui recursos para integrar o equipamento industrial com a Indústria 4.0. Para implementar a plataforma, definimos os requisitos, componentes e tecnologias necessários para realização do retrofitting. Todo o procedimento é realizado com base no Modelo Arquitetural de Referência para Indústria 4.0 - Reference Architectural Model for Industrie 4.0 (RAMI 4.0), uma arquitetura já difundida da Indústria 4.0. Para validar o funcionamento da plataforma, foram realizados estudos de casos com um braço robótico muito comum em uma indústria automatizada e com uma planta didática automatizada. Como resultado, mostramos o impacto após o processo que chamamos de CPPS RetrofittingItem Cyber-physical production systems retrofitting in context of industry 4.0.(2020) Lins, Theo Silva; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloIndustry 4.0 is the new industrial revolution involving the introduction of new technologies in the industrial field. However, changing the technological level of an outdated industry is not a simple task. By retrofitting all old equipment into new equipment in industries, the retrofitting concept emerges as a rapid and low-cost solution, aimed at reusing existing equipment, with the addition of new technologies. However, retrofitting changes according to the type and model of industrial equipment, making it challenging to upgrade industrial equipment to Cyber-Physical Production Systems (CPPS). In this paper, the standardization of the retrofitting process to transform old equipment into a CPPS is presented. The standardization is done with the support of a platform that has features to work independently of the model or type of equipment. To implement the platform, we define the requirements, components, and technologies necessary to retrofit industrial equipment. The entire process is based on Reference Architectural Model for Industry 4.0 (RAMI 4.0) a widespread architecture of Industry 4.0. With the retrofitting platform based on RAMI 4.0, makes consistent the process of upgrading industrial equipment, providing Industry 4.0 functionality. A prototype with an industrial robotic arm was implemented to validate the process and the retrofitting platform. The results show the benefits of the CPPS Retrofitting process in industrial equipment.Item D2D pervasive communication system with out-of-band control autonomous to 5G networks.(2018) Garrocho, Charles Tim Batista; Silva, Maurício José da; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloD2D (device-to-device) communication is one of the developments of 5G networks (5th generation mobile networks) that reduce mobile traffic load, reduce energy consumption and effectively use the available electrical radio spectrum. An increase in the number of mobile devices might, in theory, promote D2D communications to 5G networks; however, in practice, the D2D communications technologies, such as Wi-Fi Ad-Hoc, Bluetooth and Wi-Fi Direct, are not available or require human interaction. To overcome these limitations, a middleware based on Wi-Fi infrastructure mode, which establishes connections and performs data exchange without human interaction, is presented. Practical proofs of the concept demonstrate that the middleware enables transparent D2D communications for 5G applications.Item Deep learning approach at the edge to detect iron ore type.(2022) Klippel, Emerson; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Silva, Mateus Coelho; Garrocho, Charles Tim Batista; Moreira, Vinicius da Silva; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloThere is a constant risk of iron ore collapsing during its transfer between processing stages in beneficiation plants. Existing instrumentation is not only expensive but also complex and challenging to maintain. In this research, we propose using edge artificial intelligence for early detection of landslide risk based on images of iron ore transported on conveyor belts. During this work, we defined the device edge and the deep neural network model. Then, we built a prototype will to collect images that will be used for training the model. This model will be compressed for use in the device edge. This same prototype will be used for field tests of the model under operational conditions. In building the prototype, a real-time clock was used to ensure the synchronization of image records with the plant’s process information, ensuring the correct classification of images by the process specialist. The results obtained in the field tests of the prototype with an accuracy of 91% and a recall of 96% indicate the feasibility of using deep learning at the edge to detect the type of iron ore and prevent its risk of avalanche.Item Deep Learning e Device Edge na implementação de detetor de rasgo de correia transportadora de minério de ferro.(2021) Klippel, Emerson; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Matos, Edson Jorge de; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Reis, Agnaldo José da RochaTransportadores de correias estão entre os principais ativos utilizados em usinas de beneficiamento de minério de ferro, sua disponibilidade e confiabilidade impactam diretamente na performance global dessas plantas tanto em aspectos de saúde e segurança das pessoas como em financeiros. Entre os modos de falhas desses dispositivos são comuns os rasgos nas correias transportadoras de borracha vulcanizada devido a diversos agentes como materiais cortantes e perfurantes provenientes da mina e ou sucatas mecânicas diversas. Os sistemas atuais de detecção de rasgo baseados em dispositivos eletromecânicos, óticos, eletromagnéticos ou de eletrônica integrada as correias não possuem a confiabilidade, robustez e facilidade de manutenção necessárias aos ambientes de mineração. Sendo assim o presente trabalho apresenta a implementação de um sistema de sensoriamento utilizando captura de imagens com detecção em tempo real de rasgos e ou anomalias do tapete da correia através de modelos deep learning. A implementação do deep learning deverá atender a requisitos de baixa demanda computacional permitindo sua aplicação em computador de borda de baixo custo e sem conectividade externa para processamento das informações, alinhado aos preceitos de edge AI. Para o treinamento do modelo será construído dataset específico com imagens de situações de rasgo e normais de correias reais. Todo o processo de treinamento e conversão do modelo para uso com device edge será abordado na metodologia, bem como as estratégias de execução das coletas de imagens, construção de protótipos e testes de campo. Para os testes executados com a versão final do protótipo a precisão de detecção de rasgo foi de 98%, mostrando a viabilidade vi do uso de deep learning em conjunto com device edge para detecção de rasgos de correia transportadoras.Item Desenvolvimento de algoritmos de IA para dispositivos vestíveis utilizando computação de borda.(2023) Silva, Jonathan Cristovão Ferreira da; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Silva, Mateus Coelho; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Nacif, José Augusto Miranda; Amorim, Vicente José Peixoto deOs dispositivos vestíveis estão cada vez mais presentes em nossas vidas. Além disso, os algoritmos de inteligência artificial vêm se tornando essenciais para com- por estes dispositivos. Como os dispositivos vestíveis são restritos de recursos, tec- nologias que exigem grande capacidade computacional podem ser inviáveis para aplicações neste contexto, principalmente quando se trata da computação de borda. Visto isso, o trabalho propõe o desenvolvimento de algoritmos de inteligência arti- ficial para integração nestes dispositivos com o processamento dos dados na borda, sem utilizar recursos em nuvem. Esta proposta é validada com base em dois estudos de casos. O primeiro estudo de caso é a aplicação de técnicas de Machine Learning e Deep Learning na agricultura, com o objetivo de desenvolver um capacete inte- ligente para realizar inspeção de doençãs em laranjas. No segundo estudo de caso ́e desenvolvida uma nova solução vestível para o reconhecimento de atividade de caminhada. Com o auxílio de três algoritmos de IA, este estudo de caso apresentou novas perspectivas para autoavaliação do usuário a partir dos dados coletados na atividade realizada. Dessa maneira, esse trabalho apresenta uma análise de aspec- tos do desenvolvimento de algoritmos de IA para integração em dois dispositivos vestíveis através da computação de borda.Item Desenvolvimento de dispositivos vestíveis de realidade aumentada de baixocusto para indústria 4.0.(2018) D’Angelo, Thiago; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Silva, Jorge Sá; Kelner, Judith; Ferreira, Anderson AlmeidaCom a 4ª Revolução Industrial, as indústrias geram cada vez mais dados que precisam ser processados, visualizados e interpretados de forma rápida e eficiente para aprimorar o processo de tomada de decisões. Nesse cenário, dispositivos vestíveis de realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV) se apresentam como interfaces intuitivas e eficazes para visualização das informações e podem contribuir para o aprimoramento do processo de tomada de decisões em todos os níveis da indústria. Os Head-Mounted Displays (HMDs) são os principais dispositivos vestíveis utilizados em aplicações de RA e RV. Essas tecnologias são consideradas bastante promissoras e tendem a representar um grande mercado num futuro próximo. Elas podem ser aproveitadas tanto para as tarefas relacionadas ao ambiente de trabalho, como para muitas outras atividades diárias, incluindo entretenimento, Diversos HMDs, capazes de fornecer RV e Ra para os usuários, começaram a surgir nos últimos anos. Apesar disso, dois grandes problemas estão dificultando a adoção desses dispositivos em larga escala: os custos extremamente altos (variando de US$ 700 a US$ 5000) e os problemas de experiência de usuário (por exemplo: o conflito entre vergência e acomodação, o campo de visão reduzido, a alta latência na renderização das imagens virtuais e a dificuldade de calibração dos HMDs). Sendo assim, a análise de alternativas de desenvolvimento que impliquem numa redução significativa do custo de construção dos HMDs, sem uma grande deterioração da experiência do usuário, é um importante passo rumo a adoção em larga escala desses dispositivos, facilitando a aplicação industrial e aprimorando a tomada de decisão em todos níveis da indústria. Dessa forma, com intuito de explorar essas questões e de minimizar esses problemas, é proposto, neste trabalho, o desenvolvimento e a avaliação de três protótipos de HMDs de RA construídos com materiais de baixo-custo. O primeiro protótipo contém diversos sensores para coleta de dados sobre o ambiente no qual o usuário está inserido e é capaz de apresentar essas informações através de um display de RA. O segundo protótipo desenvolvido é capaz de executar algoritmos de Gaze Tracking com objetivo de melhorar a interação e a experiência do usuário durante sua utilização. O terceiro protótipo foi desenvolvido através de uma abordagem mais simples e com foco na melhora da usabilidade. Isso possibilitou a realização de experiência de usuário que comprovou a boa relação de custo x benefício desse dispositivo. Dois algoritmos de processamento de imagens e reconhecimento de padrões, relacionados a algumas aplicações de HMDs, foram implementados e avaliados, quanto ao desempenho em tempo real, em diversas plataformas de hardware. Além disso, o uso dos três protótipos é avaliado em um estudo de caso que contempla a aplicação de realidade aumentada vestível na teleinspeção dos transportadores de correia da indústria de mineração.Item Dispositivo assistivo vestível para cadeirantes com motricidade fina reduzida ou baixa resistência muscular de membros superiores para auxiliar o uso de câmeras fotográficas.(2021) Souza, Ricardo Luiz Mendonça de; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Freire, André Pimenta; Pereira, RobertoEm um mundo que se pluraliza as mais diversas funções tecnológicas de forma concentrada em um único dispositivo como os smartphones (que são câmeras, filmadoras, computadores, monitores de bio-sinais, com inúmeros acessórios que provem o conforto do seu uso) e em tantos outros dispositivos de uso massificado, é comum observar a ausência de dispositivos com funções diversificadas projetados para uma cadeira de rodas. Ainda há poucos registros de pesquisas focadas no desenvolvimento de dispositivos que deem novas funções a uma cadeira de rodas possibilitando ao cadeirante a realização de tarefas além da função de locomoção. Porém, a área de Cadeiras Inteligentes, já realiza algumas pesquisas em busca de soluções e novas propostas para esse nicho, apresentando novas possibilidades, inclusão, execução de tarefas rotineiras através de dispositivos associados a cadeira de rodas. Uma das inúmeras áreas que existem carência desses novos dispositivos, é para cadeirantes com baixa motricidade fina de membros superiores que queiram manipular uma câmera fotográfica.Nesse trabalho, apresenta-se a construção de um sensor vestível que possa ser utilizado em partes do corpo que haja movimentação garantido por uma pré-calibração, para controlar um dispositivo projetado capaz de manipular câmeras fotográficas com baixo consumo energético, permitindo movimentos de giro, inclinação, ajuste de zoom e foco baseado em sistemas embarcados, buscando como resposta em como ir além da locomoção oferecida pelas cadeiras de rodas através de um dispositivo tecnológico.Apresenta-se também resultados dos protótipos criados através do Design Participativo, técnicas de redução de trepidação de servo motores tratado por algoritmo, resultados da calibração do sensor, tratativa do efeito bounce do botão capacitivo com análise do microcontrolador esquemático, delay para evitar cliques duplos e redução de amostragem do acelerômetro sem impacto na resposta em tempo real esperado pelo embarcado.É demonstrando o ambiente de realidade virtual construído para simulação e experimentação da Tecnologia Assistiva proposta para validação dos requisitos do design, e todo o processo de Design Participativo. Além dos resultados encontrados, foi realizado o pedido de registro de patente para a Tecnologia Assistiva criada, o registro de software para o ambiente virtual de experimentação e a publicação do artigo na XX Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems (IHC'21), além de relatar os desafios impostos pela pandemia COVID-19 no desenvolvimento deste trabalho e as tratativas adotadas para sua conclusão.Item Edge computing smart healthcare cooperative architecture for COVID-19 medical facilities.(2022) Silva, Mateus Coelho; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Ribeiro, Sérvio Pontes; Silva, Jorge Sá; Oliveira, Ricardo Augusto RabeloIntelligent healthcare systems are a topic of interest in recent approaches due to novel possibilities created from edge hardware and software development. In 2020, the COVID-19 pandemic displayed the urge to speed up technological systems development to aid medical facilities. In this context, solutions must enhance the experience of both patients and healthcare professionals. Thus, we propose a novel cooperative architecture to improve healthcare facilities involved in pandemic control. On the one hand, this solution helps a faster recognition and link to the patients’ data using reality augmentation resources. On the other hand, it helps monitor the conditions of medical pro- fessionals working in the facility and exposed to contamination danger.Item Embedded edge artifcial intelligence for longitudinal rip detection in conveyor belt applied at the industrial mining environment.(2022) Klippel, Emerson; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Maslov, Dmitry; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Garrocho, Charles Tim BatistaThe use of deep learning on edge AI to detect failures in conveyor belts solves a complex problem of iron ore benefciation plants. Losses in the order of thousands of dollars are caused by failures in these assets. The existing fault detection systems currently do not have the necessary efciency and complete loss of belts is common. Correct fault detection is necessary to reduce fnancial losses and unnecessary risk exposure by maintenance personnel. This problem is addressed by the present work with the training of a deep learning model for detecting images of failures of the conveyor belt. The resulted model is converted and executed in an edge device located near the conveyor belt to stop it in case a failure is detected. A prototype built and tested in the feld obtained satisfactory results and is shown as the feasibility of using deep learning and edge arti- fcial intelligence in industrial mining environments.Item Estimativa do tamanho de parte de minério de ferro através de redes neurais convolucionais.(2023) Cardoso, Flavio Wellb; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Pessin, Gustavo; Veras, Rodrigo de Melo SouzaNo processamento do minério de ferro a medição e o controle granulométrico têm relevante importância na redução da variabilidade do processo produtivo e na otimização da eficiência energética. Quando aplicáveis, técnicas de visão computacional apresentam- se como uma valiosa alternativa para a estimativa granulométrica em virtude de características como ausência de interferência no processo, baixo custo e alta velocidade de resposta. Este estudo demonstra a aplicabilidade das redes neurais convolucionais profundas na estimativa do tamanho das partículas através da análise de imagens digitais. O algoritmo Mask R-CNN foi escolhido e implementado para esta tarefa em virtude de sua alta precisão na segmentação de instâncias, bem como os resultados apresentados em trabalhos similares. Os experimentos realizados demonstram a viabilidade do método, mas também ressaltam cenários onde a detecção, segmentação e classificação ainda são desafiadores na análise granulométrica por imagem. Os resultados obtidos indicam que é possível atingir precisões acima de 90% na detecção de fragmentos não sobrepostos, al- cançando coeficientes de correlação de até 0,98 na estimativa da distribuição do tamanho das partículas nas amostras avaliadas.Item Estimativa do tamanho de partículas de minério de ferro através de redes neurais convolucionais.(2023) Cardoso, Flavio Wellb; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Pessin, Gustavo; Veras, Rodrigo de Melo SouzaNo processamento do minério de ferro a medição e o controle granulométrico têm relevante importância na redução da variabilidade do processo produtivo e na otimização da eficiência energética. Quando aplicáveis, técnicas de visão computacional apresentam- se como uma valiosa alternativa para a estimativa granulométrica em virtude de características como ausência de interferência no processo, baixo custo e alta velocidade de resposta. Este estudo demonstra a aplicabilidade das redes neurais convolucionais profundas na estimativa do tamanho das partículas através da análise de imagens digitais. O algoritmo Mask R-CNN foi escolhido e implementado para esta tarefa em virtude de sua alta precisão na segmentação de instâncias, bem como os resultados apresentados em trabalhos similares. Os experimentos realizados demonstram a viabilidade do método, mas também ressaltam cenários onde a detecção, segmentação e classificação ainda são desafiadores na análise granulométrica por imagem. Os resultados obtidos indicam que é possível atingir precisões acima de 90% na detecção de fragmentos não sobrepostos, alcançando coeficientes de correlação de até 0,98 na estimativa da distribuição do tamanho das partículas nas amostras avaliadas.
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