Graduações em Engenharias e Ciência da Computação

URI permanente para esta coleçãohttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3249

Navegar

Resultados da Pesquisa

Agora exibindo 1 - 2 de 2
  • Imagem de Miniatura
    Identificação de culturas de plantio por imagens de satélite
    (2023) Carmo, Amanda Rosa do; Hirschheimer, Carolina; Mitu, Gabriela Yukari; Queiroga, Nicolas Maciel
    Este projeto tem por objetivo desenvolver uma solução de análise e predição em imagens de satélites de culturas de plantio, que seja capaz de segmentar as imagens e identificar as diferentes plantações agrícolas nela presentes. Para tanto, será investigado o uso de um algoritmo de deep learning com arquitetura baseada em redes neurais convolucionais para criar um modelo de segmentação de imagens provenientes da missão de satélites Sentinel-2 e predição dos padrões de cultivo. O algoritmo funcional será então conectado a uma interface web, que permitirá aos potenciais usuários buscarem por características de plantio de determinada região do Brasil.
  • Imagem de Miniatura
    Sistema para Auxílio à Busca de Vagas de Estacionamento
    (2023) Rocha, Caio Emmanuel Soares; Valentim, Cicero Tiago Carneiro; Silva, Thalia Loiola
    Este projeto tem como objetivo desenvolver uma prova de conceito de um sistema de auxílio à localização de vagas de estacionamento, em parceria com a empresa PrediPark. O projeto contempla as seguintes partes: plataforma a ser acessada pelos usuários; modelo de aprendizado de máquina para prever a disponibilidade de vagas de estacionamento em um dado local e instante de tempo futuro; sistema de coleta de dados de estacionamento em tempo-real. Para demonstrar a capacidade do projeto, e na ausência de volume suficiente de dados reais para demonstração, um simulador estatístico de ocupação de vagas foi construído. O projeto enquadra-se como uma prova de conceito e, portanto, se propõe apenas a validar a solução idealizada pelos participantes do projeto (PrediPark, equipe Insper) e permitir uma demonstração funcional para futuros clientes e parceiros da empresa.