Rede neural convolucional aplicada à visão computacional para detecção de incêndio

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorOliveira, Daniel Rossato de-
Autor(es): dc.contributorOliveira, Daniel Rossato de-
Autor(es): dc.contributorCopetti, Luiz Fernando-
Autor(es): dc.contributorNoronha, Robinson Vida-
Autor(es): dc.creatorBertoni, André Luiz-
Autor(es): dc.creatorFeder, Diego Vieira de Souza-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:23:42Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:23:42Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-10-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-10-
Data de envio: dc.date.issued2018-12-07-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8436-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/674148-
Descrição: dc.descriptionIn 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.descriptionPara 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.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherCurso de Engenharia Eletrônica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de segurança-
Palavras-chave: dc.subjectAlarmes elétricos-
Palavras-chave: dc.subjectIncêndios-
Palavras-chave: dc.subjectVisão por computador-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectSecurity systems-
Palavras-chave: dc.subjectElectric alarms-
Palavras-chave: dc.subjectFires-
Palavras-chave: dc.subjectComputer vision-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Título: dc.titleRede neural convolucional aplicada à visão computacional para detecção de incêndio-
Título: dc.titleConvolutional neural network based fire detection through computer vision-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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