Recent Submissions
Detecção e classificação automática de arritmias cardíacas em sinais de eletrocardiograma utilizando redes convolutivas 2D
O ECG é o método diagnóstico mais utilizado para identificar e classificar arritmias cardíacas, infarto do miocárdio e doença arterial coronariana. A maioria dos artigos apresentados na literatura para classificação de arritmias em eletrocardiogramas (ECG) utiliza redes convolucionais 1D. Essas redes exploram apenas as relações entre vizinhos à esquerda e à direita. Redes convolucionais 2D, por outro lado, exploram adicionalmente as relações entre vizinhos acima e abaixo, permitindo o estabel...
Projeto de controladores via LMI aplicado a um helicóptero 2DOF
Para desenvolver aplicação de controle com características especiais, neste projeto, optou-se pela construção de uma Planta Didática de baixo custo. No estudo de caso em questão trata-se um Helicóptero de base fixa 2-DOF (two degree of freedom), que tem por objetivo obter uma plataforma de teste para ensino e pesquisa. Considerando que este tipo de sistema possui característica não linear, multivariável e instável, ideal para aplicação de Controle Robusto via Desigualdades Matriciais Lineares...
LSVerifier: a BMC approach to identify security vulnerabilities in C open-source software projects
This research advances the field of software vulnerability analysis by highlighting the critical role of software validation and formal verification techniques in developing systems with high dependability and reliability. A particular focus is placed on addressing the prevalent issue of memory safety properties in C software. We introduce LSVerifier, an innovative tool that utilizes the Bounded Model Checking (BMC) technique to uncover security vulnerabilities within C open-source software e...
Controle por escalonamento de ganhos fuzzy PDC-FOPID: Implementação em CLP aplicada em um sistema de rastreamento de nível
A melhoria contínua do controle de sistemas tem levado ao desenvolvimento de novos controladores. Dentre esses avanços os do tipo FOPID (fractional order PID), por serem uma extensão dos PIDs, têm sido bastante promissores para o aprimoramento nas malhas de controle da indústria, acumulando vantagens de maior robustez e maior quantidade de critérios de projetos atendidos. Entretanto, uma das dificuldades de se transitar do estado da arte para a industrialização de tais controladores diz respe...
FloatingBlue: uma arquitetura de RSSF de baixo consumo não infraestruturada baseada em redes tolerantes a atrasos e desconexões e Bluetooth Low Energy
A implementação de RSSF em áreas amplas e remotas apresenta desafios, como a necessidade de baixo consumo de energia e alcance de comunicação de longo alcance. Para superar esses desafios, neste trabalho é proposta uma nova arquitetura de rede não infraestruturada chamada FloatingBlue, que combina nós concentradores móveis (ex: drones) equipados com comunicação baseada em tecnologias tolerante a atraso e desconexões, utilizando o Bundle Protocol 7 e nós de terminação de baixo consumo de energ...
Algoritmo de seleção de políticas de migração de máquinas virtuais em função de diferentes demandas de recursos
Este estudo sugere a aplicação de um algoritmo para escolher: i) a abordagem do ponto de migração de máquinas virtuais, seja estática ou dinâmica; ii) a estratégia de seleção da cloudlet de destino da máquina virtual, que pode ser baseada na menor latência entre a cloudlet de origem e uma das cloudlets de destino, na menor distância entre o usuário e uma das cloudlets de destino, ou na cloudlet conectada ao ponto de acesso mais próximo do usuário; e iii) a política de migração de máquinas vir...
Estimação do Ângulo de Chegada utilizando Bluetooth 5.1 e redes profundas
Os sistemas de posicionamento indoor ganharam destaque impulsionados pelo aumento do uso de dispositivos móveis e pela necessidade de localização ou orientação precisa em diversos setores. O Bluetooth Low Energy (BLE) 5.1 destacase para tarefas de orientação espacial devido ao baixo consumo energético e à disponibilidade de recursos para obtenção do ângulo de chegada (AoA), por meio de amostras em quadratura IQ. O processamento dessas amostras é fundamental para a estimação do AoA. No entanto...
Monitoramento e comando de sistemas ciber-físicos industriais com digital twin e realidade aumentada
O Digital Twin (DT) consiste em um modelo virtual que tem como concepção replicar um processo físico em tempo real, permitindo a simulação de diversas condições e análise de desempenho. Já a Realidade Aumentada (RA) é uma tecnologia que sobrepõe informações digitais no mundo físico, possibilitando uma interação mais rica e intuitiva entre o usuário e o ambiente. Ao integrar essas tecnologias para monitoramento de sistemas industriais, a RA potencializa as capacidades visuais, permitindo uma v...
Detecção de Onsets em notas de músicas instrumentais de piano utilizando representação Pitch e aprendizado de máquina
A análise de sinais de música e a extração de informações musicalmente relevantes para construir aplicações musicais fazem parte do campo de pesquisa de recuperação de informação de música (MIR, do inglês music information retrieval ), dentro do qual a tarefa de detecção automática de onsets está inserida. Detectar onsets em sinais de música consiste em detectar os instantes de tempo de início dos eventos musicais contidos no sinal de música e esta tarefa, geralmente, serve de base para const...
Identificação de incêndios florestais utilizando segmentação de imagens e aprendizado de máquina
Este trabalho propõe o uso de diferentes técnicas de pré-processamento de dados e aprendizado profundo para análise de imagens e detecção de incêndios florestais. As imagens utilizadas para treinamento têm origem em dois diferentes bancos de dados com variação de horário, estação climática e posicionamento. Para o treinamento, optou-se por empregar algoritmos de aprendizagem supervisionada e classificadores probabilísticos, totalizando três origens de treinamento com variações de parâmetros e...
Detecção do parasita da malária em filmes de gota espessa utilizando redes neurais rasas e técnicas de processamento digital de imagens
A região amazônica registra cerca de 90% dos casos de malária do Brasil e a transmissão da doença está relacionada diretamente às condições ambientais da região, principalmente no interior da capital, onde o diagnóstico da doença também é tardio devido à escassez de profissionais qualificados (BRASIL, 2020). Este trabalho traz uma nova perspectiva para a detecção de parasitas da malária em imagens de gota espessa ao utilizar redes neurais simples e técnicas de processamento digital de imagen...
Reconhecimento de gestos de membros superiores utilizando sensores de movimento e fotopletismografia
Este trabalho visa avaliar as técnicas de aprendizagem de máquinas usando fotopletismografia de baixa frequência associada a sensores de movimento de dispositivos vestíveis, tais como relógios inteligentes, no reconhecimento de gestos do pulso e dos dedos. Após a segmentação dos gestos baseado na identificação de artefatos de movimento no sinal de fotopletismografia (PPG), modelos de classificação utilizando Máquinas de Vetores de Suporte, Florestas Aleatórias e XgBoost foram treinados utiliz...
Detecção do complexo QRS em eletrocardiogramas com 12 derivações utilizando redes neurais convolucionais
As doenças cardiovasculares (CDVs) são as principais causas de mortes no mundo. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS) cerca de 17,9 milhões de pessoas morreram de CDVs em 2019, sendo a maior ocorrência em países de baixa e média renda. As CDVs têm consequências econômicas significativas que afetam indivíduos, sistemas de saúde e a sociedade. A detecção precoce é a principal forma de prevenção. O Eletrocardiograma (ECG) é a técnica amplamente utilizada para detecção de CDVs. Ele r...
Predição de demanda de energia elétrica para o dia seguinte aplicando redes neurais convolutivas e redes recorrentes
A predição da demanda de energia em cenários adversos, como a pandemia da COVID-19, é fundamental para assegurar o fornecimento de eletricidade e o funcionamento de serviços básicos de uma região metropolitana. Um outro fator importante é a autossustentabilidade do sistema energético, frente a índices históricos de emissão de CO2 ocasionado pelo alto consumo de energia. Na literatura, é possível observar uma tendência na utilização de inteligência artificial para predizer demanda de energia e...
Reconhecimento de indivíduos multimodal (face e voz): análise comparativa entre uma abordagem de aprendizado de máquina clássica e uma proposta utilizando rede neural profunda
Os seres humanos utilizam características do corpo como rosto, voz e olhos em conjunto com outras informações contextuais para se reconhecerem. O reconhecimento biométrico busca identificar um indivíduo utilizando características comportamentais, físicas ou psicológicas. Esse trabalho apresenta uma análise comparativa entre uma abordagem de aprendizado de máquina clássica e uma proposta utilizando rede neural profunda na atividade de reconhecimento de indivíduo. Utilizaram-se dois modos biom...
Detecção de placas veiculares em ambientes aéreos baseado em métodos de aprendizagem profunda
Nesta dissertação, considerando-se as dificuldades de detecção de pequenos objetos devido à baixa qualidade visual e resolução espacial das imagens, bem como a pouca informação de contexto, propõe-se uma metodologia para detecção de placas veiculares em ambientes aéreos, onde o objeto de interesse apresenta baixa resolução em pixel em relação à imagem de entrada. A metodologia proposta é composta por três sistemas distintos. Duas utilizam técnicas de melhoria de qualidade da imagem e uma não...
Uma estratégia de retrofit para monitoramento de parâmetros elétricos em tempo real com base no metamodelo SmartLVGrid
A gestão de energia elétrica possibilita o planejamento e o uso eficiente deste insumo para melhorar a competitividade, sustentabilidade e para reduzir custos ao consumidor final. Junto a isso, o paradigma de Internet das Coisas (IoT) promove o surgimento de soluções de monitoramento remoto para viabilizar estratégias para este tipo de gestão. Contudo, estas soluções podem favorecer o descarte ou substituição de sistemas desatualizados, porém ainda necessários. Assim, um modelo de referência...
Automated verification and refutation of quantized neural networks
Artificial Neural Networks (ANNs) are being deployed for an increasing number of safety- critical applications, including autonomous cars and medical diagnosis. However, con- cerns about their reliability have been raised due to their black-box nature and apparent fragility to adversarial attacks. These concerns are amplified when ANNs are deployed on restricted system, which limit the precision of mathematical operations and thus in- troduce additional quantization errors. Here, we deve...
Investigação de técnicas de controle modernas para mitigar instabilidade em sistemas de micro rede CC
As micro redes (MR) CC vem ganhando destaque devido sua alta eficiência e também devido ao crescimento dos sistemas de distribuição renováveis como solar e eólica. Estes sistemas são compostos por diversos dispositivos chaveados, utilizados para regular o nível de tensão entre fontes e cargas. Tais dispositivos, quando estritamente regulados, apresentam comportamentos como de cargas de potência constante (CPL), e podem levar o sistema a instabilidade devido seu efeito de impedância incrementa...
Desenvolvimento de um sistema auxiliar ativo para supressão de oscilações decorrentes da conexão de CPLs em microrredes CC
A intensificação da busca por novas fontes energéticas renováveis e sustentáveis de geração de energia elétrica, em conjunto com o desenvolvimento da área e de dispositivos de eletrônica de potência contribuiu para o desenvolvimento e aplicação de microrredes CC. No entanto, diversos problemas foram se tornando cada vez mais relevantes para a implantação do sistema, podendo estes comprometerem o desempenho e a estabilidade do processo, como a integração de cargas de potência constante (consta...