Graduações em Engenharias e Ciência da Computação

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

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2020 - 20212

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Orientador: search.filters.advisor.Tavares, Leonardo de Souza e Silva

Resultados da Pesquisa

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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Monitoramento de Automóveis Pesados via Rede CAN
    (2021) Winik, Bruno Leon; Dognani, Kaique; Silva, Pedro dos Santos e; Marques, Vitor Calcete
    Este projeto tem como objetivo desenvolver um sistema de monitoramento dos caminhões operantes em uma mina de calcário com o objetivo de aumentar a produtividade, por meio de dados adquiridos via rede CAN. O sistema consiste em desenvolver uma comunicação entre um dispositivo conectado na rede CAN dos caminhões e um tablet Android que por fim enviará os dados para a sala de controle da mineradora. A comunicação é realizada via um microcontrolador responsável por receber solicitações por bluetooth de um tablet Android, transmitir a solicitação para a rede CAN e retransmitir via bluetooth para o tablet. Foi desenvolvido também um aplicativo Android para a interface do usuário, o qual possibilita configurações manuais e automatiza o tratamento de dados recebidos, bem como controle de atividade dos caminhoneiros e desempenho do veículo.
  • Imagem de Miniatura
    Trabalho de Conclusão de Curso
    Desenvolvimento de uma biblioteca de visão computacional focada em aplicações industriais
    (2020) Castro, João Pedro Pieroni de; Nassar, Juliano Nehme; Alba, Lucas Chen; Suarez, Pedro Furquim de Campos
    Este projeto consiste no desenvolvimento de uma biblioteca de visão computacional para aplicações industriais, feito para o projeto final de engenharia do Insper em parceria com a empresa Pollux. Foram apresentados três problemas pela empresa parceira, detecção de pessoas dentro de regiões restritas, OCR para leitura de rótulos e classificação de embalagens semelhantes. Desses três apenas dois foram desenvolvidos por causa do tempo limitado de 3 meses. Para resolver estes desafios foram utilizadas redes neurais profundas já pré-treinadas, que apresentaram bom desempenho na literatura e bom desempenho em conjuntos de testes desenvolvidos durante o projeto. A metodologia de desenvolvimento SCRUM foi utilizada para gerenciar a equipe e o contato com o cliente. A linguagem de programação foi Python, tendo como bibliotecas utilizadas: TensorFlow, Keras, OpenCV, Cython e Pytorch. Por fim, o problema de detecção de pessoas teve um protótipo final que solucionou o problema por completo e o problema de OCR para leitura de rótulos teve um protótipo que solucionou de forma parcial.