Visão computacional aplicada: sistema embarcado para controle de consumo energético de equipamentos elétricos

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dc.contributor.advisor-co1FARIAS, Fabricio de Souza
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1521079293982268pt_BR
dc.contributor.advisor1MERLIN, Bruno
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7336467549495208pt_BR
dc.creatorGONÇALVES, Leonardo Nunes
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7567835136967267pt_BR
dc.date.accessioned2019-05-13T13:25:59Z
dc.date.available2019-05-13T13:25:59Z
dc.date.issued2019-01-18
dc.description.abstractBased on the finding that companies and institutions consume a large amount of electric energy and this has a direct impact on their budgets, it was verified the need to make corporate and institutional environments more autonomous with respect to the operation of their electrical equipment, for this, in this work will be presented and tested an embedded system, in the form of minimum viable product (MVP), that makes use of computer vision and artificial neural networks (RNA) to control the energy consumption of electrical equipment. To this end, a technical survey was carried out on the methodologies of embedded systems development, computational vision and RNA. For validation, tests were conducted to verify the efficiency of the backprogation algorithm, that is, based on RNA, as an alternative to the classification process. The tests were performed during the training stages and after the installation of the RNA trained in the proposed MVP. From the results it is possible to indicate that the solution behaves satisfactorily when shipped, in addition, the results also indicate the great potential of this tool proposed as alternative solution for the control of energy consumption. Keywords:pt_BR
dc.description.resumoA partir da constatação de que empresas e instituições consumem grande quantidade de energia elétrica e isto causa impacto direto em seus orçamentos, verificou-se a necessidade de tornar os ambientes coorporativos empresariais e institucionais mais autônomos no que diz respeito a operação de seus equipamentos elétricos, para isso, neste trabalho será apresentado e testado um sistema embarcado, na forma de mínimo produto viável (MVP), que faz uso de visão computacional e redes neurais artificias (RNA) para controle de consumo energético de equipamentos elétricos. Com esta finalidade realizou-se um levantamento técnico sobre as metodologias de desenvolvimento de sistemas embarcados, visão computacional e RNA. Para validação, testes foram conduzidos visando verificar a eficiência do algoritmo backprogation, isto é, baseado em RNA, como alternativa para o processo de classificação. Os testes foram realizados durante as etapas de treinamento e após a instalação da RNA treinada no MVP proposto. A partir dos resultados é possível indicar que a solução se comporta de maneira satisfatória quando embarcada, além disso, os resultados também indicam o grande potencial desta ferramenta proposta como solução alternativa para o controle de consumo energético.pt_BR
dc.identifier.citationGONÇALVES, Leonardo Nunes. Visão computacional aplicada: sistema embarcado para controle de consumo energético de equipamentos elétricos. Orientador: Bruno Merlin; Coorientador: Fabricio de Souza Farias. 2019. 64 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) – Faculdade de Engenharia da Computação, Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2019. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1329. Acesso em:.pt_BR
dc.identifier.urihttp://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/1329
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.source1 CD-ROMpt_BR
dc.subjectVisão por computadorpt_BR
dc.subjectSistemas embarcados (Computadores)pt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectEnergia elétrica - Racionamentopt_BR
dc.subjectEficiência energéticapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpt_BR
dc.titleVisão computacional aplicada: sistema embarcado para controle de consumo energético de equipamentos elétricospt_BR
dc.typeTrabalho de Curso - Graduação - Monografiapt_BR

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Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC
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