Graduações em Engenharias e Ciência da Computação

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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Solução de Edge Computing embarcada para melhorar a mobilidade de pessoas com deficiência visual
    (2021) Caruso, Gabriela Iannini; Telho, Pedro Paulo Mendonça; Fontes, Pedro Vero; Almada, Rafael Alves de Mello
    O projeto tem como objetivo desenvolver um Minimum Viable Product (MVP) de um software para o dispositivo embarcado móvel VMobi. Criado pelo cliente Prof. Dr. Kamal Sarkar e seus alunos da Universidade do Texas: Rio Grande Valley (UTRGV), o produto tem como intuito solucionar o problema de mobilidade de pessoas cegas, ou que possuem alguma deficiência visual severa, através de visão computacional e interface de usuário via áudio. Alguns critérios foram definidos pelo cliente desde o início do desenvolvimento, como: obter reconhecimento de objetos a uma taxa acima de 10 frames por segundo (FPS), custar até 1000 dólares para a produção do protótipo completo, pesar menos que 1,81 kg e permitir incluir novas categorias de objetos a serem reconhecidos (o que neste projeto foi feito com a técnica de transfer learning). O software final foi desenvolvido na linguagem de programação Python em uma Raspberry Pi 4 contando com uma Tensor Processing Unit (TPU) para aceleração do hardware. Além de alcançar as expectativas e os critérios definidos pelo cliente para o protótipo a ser executado de forma wearable, foi implementado um modelo de detecção de textos e disponibilizado ao cliente um jupyter notebook para geração de novos modelos de redes neurais que reconhecem diferentes categorias de objetos através de transfer learning.
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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Criação automática de legendas para fotos de imóveis
    (2021) Teracini, Felippe Nalin; Azambuja, Pedro Oliveira de; Moraes, Rachel Pereira Bottino de; Rosenzvaig, Rafael Vieira
    Este projeto teve como objetivo desenvolver um método de criação de legendas automáticas para fotos de cômodos de imóveis, a fim de facilitar o trabalho de fotógrafos que gastam tempo classificando manualmente um grande volume de fotos diariamente. O método desenvolvido consiste na criação e treinamento de modelos de redes neurais utilizando a biblioteca Keras. Além da criação de modelos de aprendizado de máquina, também foi desenvolvida uma pipeline que auxilia na análise da performance do treinamento dos modelos