Projetos

Olhos da Cidade: Inteligência Computacional Aplicada à Gestão de Trânsito

O projeto de pesquisa propõe o desenvolvimento de um modelo de distribuição de câmeras e sensores de baixo custo, com aquisição, processamento, identificação e mineração de dados de vídeo para fiscalização eletrônica, monitoramento automático, descoberta de padrões e otimização do fluxo de veículos em metrópoles. Propomos estudar todo o processo computacional necessário para se utilizar de informação extraída das câmeras de vídeo para efetivamente contribuir para a melhoria do trânsito em grandes cidades ou em vias de trâsito específicas como estradas ou anéis rodoviários de fluxo intenso. Para isto, como resultado da pesquisa a ser desenvolvida, este projeto visa o desenvolvimento de um protótipo de um sistema completo e eficaz, que ficará instalado na cidade de Belo Horizonte, sob a gerência operacional da BHTRANS (Empresa de Transportes e Trânsito de Belo Horizonte), parceira do projeto. O objetivo do desenvolvimento do protótipo é poder aplicar o sistema posteriormente em escala, em qualquer metrópole ou até mesmo estrada do Brasil e do mundo.

Uma Máquina para Recomendação de Conteúdo, Publicidade e Produtos

Sistemas de Recomendação tem se tornado uma área importante de pesquisa desde o surgimento dos primeiros artigos sobre filtragem colaborativa na década de 90. Há muito trabalho já feito tanto na indústria quanto no meio acadêmico no desenvolvimento de novas abordagens para sistemas de recomendação. E o interesse nessa área ainda permanece alto, porque ela constitui uma área de pesquisa rica de problemas importantes, e por causa da abundância de aplicações práticas que visam ajudar o usuário a lidar com a sobrecarga de informação, incluindo recomendação personalizada. No entanto, apesar de todos os avanços recentes, a atual geração de sistemas de recomendação ainda requer melhorias para tornar os métodos de recomendação mais efetivos e aplicáveis a um conjunto mais extenso de problemas do mundo real. O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de três sistemas fortemente relacionados: recomendação de conteúdo, de publicidade e de produtos. Os sistemas têm objetivo geral similar: para um conjunto de itens, selecionando um dado item i, o sistema deve recomendar uma lista de outros itens que potencialmente interessam ao usuário que selecionou i. Apesar de terem o mesmo objetivo, os três sistemas se diferenciam, principalmente, pelo conceito de item e pelas propriedades dos itens.

Caracterização Automática dos Agentes Causadores de Lesões em Folíolos de Cultivares do Brasil

Na agricultura, são muitas as dificuldades encontradas durante o manejo de pragas na lavoura. São muitos os tipos de ataques de pragas, sendo um deles feito diretamente nas folhas das plantas. A preservação dos folíolos é de suma importância para a vida da planta e para a manutenção da produção de frutos (e.g. grãos). Portanto, a caracterização dos agentes causadores (e.g., coleópteros, lagartas, etc.) do desfoliamento ou danos, ou ainda lesões, em folíolos de cultivares, em conjunto com a detecção automática da área foliar danificada, são essenciais para a determinação de ações de controle, visto que determinados agentes podem dispensar medidas de controle, dado seu potenciais. Este projeto propõe desenvolver e implementar algoritmos e métodos de caracterização / classificação automática dos agentes causadores de danos em lavouras. Esses métodos trabalharão com imagens digitais capturadas através de câmeras (pelos próprios agricultores) e/ou scanners. Trabalhamos com a hipótese de que através da análise de texturas e coloração dos folíolos é possível identificar, caracterizar e diferenciar os agentes causadores de danos aos folíolos de cultivares brasileiros. Esses novos métodos reduzirão o tempo demandado para a avaliação e aumentarão a confiabilidade da análise foliar.

Em Rumo a Um Sistema Automático de Controle de Acesso de Veículos Automotivos: Localização de Placas de Identificação

Nossa universidade recentemente vem passando por transformações provadas principalmente pelo REUNI. Esse programa tem provado profundas mudanças em vários setores desde o ensino ao estrutural. A quantidade de veículos presentes em nossos estacionamentos supera os locais devidamente sinalizados. Faz-se então, necessário um estudo para a expansão deste setor na universidade. Uma forma de realizar esse estudo automaticamente, seria através de sistema de controle de acesso de automóveis. O desenvolvimento de tal sistema apresenta o maior gargalo, ou menor robustez, na localização da placas de identificação do veículo. Neste projeto, propõe-se estudar e implementar métodos de localização de placas de identificação de veículos através de imagens digitais, visando a construção de um sistema automático de controle de acesso. Ainda, propomos avaliar densamente os métodos estudados com várias imagens de veículos adquiridas sob diversas condições climáticas e de posições variadas da câmera de vigilância da cancela.

Algoritmos eficientes para resolução de problemas combinatórios

Este projeto tem como objetivo geral desenvolver métodos de otimização eficientes para resolução dos seguintes problemas combinatórios: Problema da Diversidade Máxima, Problema de Alocação Dinâmica de Espaços, Planejamento Operacional de Lavra com Alocação Dinâmica de Caminhões e Programação Integrada de Veículos e Tripulações de Ônibus Urbano.

Novas Técnicas e Algoritmos de Classificação em Mineração de Dados Relacionais, Multi-Relacionais e Dados Não-Estruturados

Dentre os problemas da área de mineração de dados, destaca-se, por sua ampla aplicabilidade, o problema de classificação. Esse problema se caracteriza por, a partir de uma base dados na qual cada elemento é caracterizado por seus atributos e pela classe a qual pertence, estimar a classe a qual pertence um novo elemento a partir dos valores de seus atributos. A construção de algoritmos e modelos de classificação precisos e computacionalmente eficientes para bases de dados grandes, em termos de volume e dimensão, é um importante desafio da área de mineração de dados. Neste projeto de pesquisa, pretende-se desenvolver e avaliar novos algoritmos e modelos de classificação. Objetiva-se a construção de classificadores a serem utilizados sobre dados armazenados em bases com diferentes estruturas. Serão então propostos e avaliados: classificadores relacionais, classificadores multi-relacionais, além de classificadores sobre dados não-estruturados, tais como textos ou imagens.

Blueguide - Uma plataforma de suporte ao turista em Ouro Preto com pontos de acesso Bluetooth.

A computacao ubiqua e caracterizada pela presenca de dispositivos portateis, cada vez mais comuns devido aos avanços na fabricacao de componentes eletronicos. Esses dispositivos possuem uma considerável capacidade de processamento, com recursos para comuniicacao sem fio e armazenamento de dados. Essa ultima caracteristica permitiu o crescimento do uso de equipamentos portateis capazes de lidar com dados multimidia. Esses dispositivos se popularizaram como handhelds, PDAs, e, atualmente, tem aparecido como smartphones e celulares de grande capacidade computacional. Esses dispositivos vem sendo usados em aplicacoes que envolvem industria, medicina, uso pessoal, etc. Assumindo essa popularidade, a proposta deste projeto e baseada no desenvolvimento de um sistema integrado de apoio ao turista na cidade de Ouro Preto. Este projeto contempla o desenvolvimento de um sistema de acesso ao turista utilizando a tecnologia Bluetooth, com a oferta de servicos e informacoes online de acordo com o perfil e interesses do turista. O sistema combinara tecnologias de computacao movel com uma estrutura de rede sem fio para apresentar aos visitantes informacoes adaptadas aos seus contextos pessoais e ambientais.

Land Use Change in Amazonia: Institutional Analysis and Modeling at multiple temporal and spatial scales (LUA/IAM)

This project aims to understand and model the social processes that contribute to large-scale deforestation in Amazonia. Biomass burning emissions associated with deforestation in the region are responsible for 74% of Brazil s greenhouse gas emissions and have an impact on global environmental changes. We argue that land changes in Amazonia are brought about by social and institutional arrangements that need to be better understood and incorporated into Land Use and Land Cover Change (LUCC) models. Thus we propose to explore the following core scientific question: How interrelated are the trajectories of land systems and the evolution of institutional arrangements in Amazonia? We will study how human-induced land change over the past 40 years results from the institutional arrangements that influence how the region ?s resources are controlled and owned. These arrangements act upon land tenure, territorial planning, market chains, and public policies. The project incorporates comparative case studies, each organized along four interrelated lines of research, combining methods from different academic areas, including social analysis of institutional arrangements, remote sensing, landscape ecology, and dynamic modelling. Results from the case studies will allow us to establish interrelations between the land systems and the institutional arrangements, and enable an analytical understanding of the driving causes of change at different scales. Findings will be incorporated into multiscale LUCC models to produce scenarios of possible trajectories of deforestation in Amazonia. We expect the project to provide the basis for developing more robust environmental models, which consider the complexity of social interactions in Amazonia, and to allow researchers to study the relations between deforestation and climate change.

Cá&Lá Parallel Programming - Um middleware para desenvolvimento rápido de aplicações distribuídas ou paralelas

O projeto Cá&Lá Parallel Programming permite que programadores Java ou C++ possam codificar aplicações paralelas ou distribuídas sem complexidades como Threads, Sockets, Servers e Slaves, Balanceadores de carga, Sincronizadores de mensagens, Tolerância a falhas, Computação reflexiva, etc...

Download, tutoriais e muito mais em link

Todas as versões são disponibilizadas com a licença GNU GPL

CollA: uma plataforma colaborativa para execução de JOBs e análise de dados

A plataforma CollA permite que não somente dados sejam compartilhados, mas também que componentes de software desenvolvidos em Java, experimentos, resultados de experimentos e nós de processamento (incluindo memória principal, secundária e processadores) possam ser usados de forma colaborativa por diferentes especialistas em diferentes ambientes criados na plataforma.

Tudo transparente ao usuário final, simples de usar e instalar. Torne sua empresa, seu departamento, sua escola um grupo CollA e compartilhe infraestrutura, aplicações e resultados com seus parceiros!