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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Daniel Rossato de | - |
Autor(es): dc.contributor | Oliveira, Daniel Rossato de | - |
Autor(es): dc.contributor | Copetti, Luiz Fernando | - |
Autor(es): dc.contributor | Noronha, Robinson Vida | - |
Autor(es): dc.creator | Bertoni, André Luiz | - |
Autor(es): dc.creator | Feder, Diego Vieira de Souza | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T22:23:42Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T22:23:42Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-12-07 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8436 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/674148 | - |
Descrição: dc.description | In this project, we developed a fire alarm system consisting in: a camera, a Raspberry Pi, a computer vision system and an android application. The Raspberry Pi is considered the leading piece. It is connected directly to a digital camera that processes the received image with an intelligent algorithm. The system algorithm consists of three parts: color filtering, motion detection and self-learning. Evaluating then, if there is a fire principle occurring. The Android application was developed with a user-friendly interface, with the duty to send warnings to the user and provide access to the system camera in real time. | - |
Descrição: dc.description | Para este projeto foi desenvolvido um sistema de alerta de incêndio que utiliza: uma câmera, um Raspberry Pi, um sistema de visão computacional e um aplicativo android. Utilizamos o Raspberry Pi como bloco principal. É ele que está conectado diretamente à câmera e processa a imagem recebida com um algoritmo inteligente. O algoritmo do sistema consiste em três partes: filtragem de cores, detecção de movimento e auto-aprendizagem. Avaliando assim se existe um princípio de incêndio ocorrendo. O aplicativo android foi desenvolvido com uma interface user-friendly, e tem como funções enviar avisos ao usuário e garantir acesso à câmera do sistema em tempo real. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Curso de Engenharia Eletrônica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de segurança | - |
Palavras-chave: dc.subject | Alarmes elétricos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Incêndios | - |
Palavras-chave: dc.subject | Visão por computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Processamento de imagens | - |
Palavras-chave: dc.subject | Security systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric alarms | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fires | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer vision | - |
Palavras-chave: dc.subject | Image processing | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
Título: dc.title | Rede neural convolucional aplicada à visão computacional para detecção de incêndio | - |
Título: dc.title | Convolutional neural network based fire detection through computer vision | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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