Solução de Edge Computing embarcada para melhorar a mobilidade de pessoas com deficiência visual
Autores
Caruso, Gabriela Iannini
Telho, Pedro Paulo Mendonça
Fontes, Pedro Vero
Almada, Rafael Alves de Mello
Orientador
Miranda, Fábio Roberto de
Co-orientadores
Citações na Scopus
Tipo de documento
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2021
Resumo
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.
Palavras-chave
visão computacional; aprendizado de máquina; redes neurais; acessibilidade
Titulo de periódico
URL da fonte
Título de Livro
URL na Scopus
Sinopse
Objetivos de aprendizagem
Idioma
Português
Notas
Membros da banca
Montagner, Igor dos Santos
Silva, Luciano
Área do Conhecimento CNPQ
Engenharias