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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Silva, João Marcos Meirelles da | - |
Autor(es): dc.contributor | Panaro, José Santo Guiscafré | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Murilo Bresciani de | - |
Autor(es): dc.creator | Martins, Vítor Santos | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:36:09Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:36:09Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-12-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-12-20 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/8067 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/753618 | - |
Descrição: dc.description | A adulteração de combustível é um problema que afeta silenciosamente os consumidores todos os dias. A adição de solventes além dos níveis especificados permite a venda do combustível a preços mais baixos nos postos fraudadores, favorecendo os proprietários em um cenário de guerra de preços. O impacto dessa adição é muito negativo para o consumidor, gerando uma série de problemas em seu veículo que aparecerão a curto e médio prazo. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um dispositivo eletrônico que acuse, com um certo nível de precisão, níveis de adulteração muito expressivos na gasolina através das medidas de transmitância da luz nas amostras. Utilizando o dispositivo conectado a um smartphone compatível com um aplicação Android de análise, também desenvolvida neste projeto, o cliente poderá ter em tempo real um resultado do tipo “sim” ou “não” para o produto que deseja comprar. A análise do resultado é feita através da identificação de padrões por uma Rede Neural Artificial implementada em uma API. Com a distribuição do aparelho no mercado, um banco de dados hospedado na “nuvem” é alimentado com os resultados das análises, criando-se uma vasta rede de inteligência. Dessa forma, o consumidor torna-se o principal fiscal dessa prática e essa fiscalização ocorre continuamente à medida que mais usuários refazem seus testes nos postos em que costumam comprar, coibindo a ação maliciosa | - |
Descrição: dc.description | Fuel adulteration is a problem that silently affects ordinary consumers every day. The addition of solvents beyond specified levels makes it possible for fraudulent gas station owners to sell fuel at lower prices, taking advantages on a price war scenery. This addition takes a very negative impact on the consumer, causing many problems in his vehicle that will appear in the short and medium term. This undergraduate thesis aims to develop an electronic device capable of identifying, with a certain level of exactitude, considerable levels of adulteration in gasoline through light transmittance measurement of the samples. By using the device connected with a compatible smartphone with an analysis Android application, also developed on this project, the costumer will be able to have an realtime “yes” or “no” result for the product analysis. This analysis is made through pattern recognition by an Artificial Neural Network implemented on an API. With the spread of the devices, a web hosted database is fed with all analysis results, creating a great intelligence network. In this way, the consumer becomes the main agent on monitoring this practice. This control happens continuously as more users redo analysis on gas stations where they usually buy gasoline, restraining the malicious action | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Federal Fluminense | - |
Publicador: dc.publisher | Niterói | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Adulteração | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gasolina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Monitoramento | - |
Palavras-chave: dc.subject | IoT | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Android | - |
Palavras-chave: dc.subject | REST API | - |
Palavras-chave: dc.subject | Telemetria | - |
Palavras-chave: dc.subject | Fraude | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gasolina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Rede neural artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Internet das coisas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Telemetry | - |
Palavras-chave: dc.subject | Adulteration | - |
Palavras-chave: dc.subject | Monitoring | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural networks | - |
Título: dc.title | Sistema de telemetria IoT aplicado à detecção de adulteração de gasolina | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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