ESTG - Mestrado em Engenharia Informática - Computação Móvel
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Browsing ESTG - Mestrado em Engenharia Informática - Computação Móvel by Field of Science and Technology (FOS) "Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática"
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- 2ARTs – Decision Support System for Exercise and Diet Prescriptions in Cardiac Recovery PatientsPublication . Pereira, Andreia Alexandra Sousa; Martinho, Ricardo Filipe Gonçalves; Rijo, Rui Pedro Charters Lopes; Grilo, Carlos Fernando de AlmeidaThe global health care system is faced with a variety of complicated challenges, ranging from limited access and increasing expenses to an aging population causing increased pressure on healthcare systems. Healthcare professionals are seeking alternative approaches to provide fair access and sustain high-quality care for everyone as a result of these challenges. Patients have historically been restricted from accessing essential healthcare services due to traditional barriers like geographic distance, financial and resource limitations. Innovative solutions to these problems are starting to take shape, thanks to the growth of eHealth platforms that use technology to improve patient care. Through a comprehensive study of existing solutions in the healthcare domain, particularly in cardiology, we identified the need for a Decision Support System (DSS) that would empower physicians with valuable insights and facilitate informed physical and diet prescribing practices into Cardiac Rehabilitation Programmes (CRPs). The major goal of 2ARTs’ project is to create and implement a cardiac rehabilitation platform into a hospital's infrastructure. A key aspect of this platform is the integration of a decision support system designed to provide physicians with valuable information when prescribing individualized treatment prescriptions for each patient, minimizing the potential of human error. The DSS uses algorithms and predictive models to classify patients into distinct groups based on their features and medical history. This classification provides critical insights and additional knowledge to doctors, allowing them to make informed judgments regarding the most effective treatment options for each patient's cardiac rehabilitation journey. By using the power of data-driven analytics and machine learning, the DSS enables doctors to better understand each patient's needs and personalize treatment actions accordingly. In order to achieve the best possible results aligned with the goals of the project, a variety of approaches based on comprehensive studies were explored, specifically feature selection and feature reduction methods, where their performance metrics were evaluated, seeking the most effective solution. It was through this thorough analysis that Principal Component Analysis (PCA) emerged as the standout choice. PCA not only demonstrated superior outcomes in evaluation metrics, but also showcased excellent compatibility with the selected clustering algorithm along with the best results after an expert analysis. Moreover, with the analysis of the data types and features the dataset had, the K-Means algorithm produced the best results and was more adaptable to our dataset. We were able to identify useful insights and patterns within the data by employing both PCA and K-Means, opening the way for more accurate and informed decision-making in the 2ARTs project.
- A ROS 2 -BASED GATEWAY FOR A MODULAR HARDWARE USAGE IN HETEROGENEOUS ENVIRONMENTSPublication . Carreira, Rúben Gonçalves; Pereira, António Manuel de Jesus; Costa, Nuno Alexandre Ribeiro; Ramos, João Pedro FerreiraO surgimento da Robótica e Internet of Things (IoT) marca uma mudança fundamental em direção a um mundo mais interligado e automatizado, fundindo o mundo físico ao digital. No entanto, este tipo de combinação enfrenta desafios complexos, como por exemplo, os relacionados com a integração em ambientes com sistemas antigos, a interoperabilidade entre dispositivos ou sistemas heterogéneos e a adaptabilidade e eficiência devido à inflexibilidade dos robôs tradicionais. Existe também o desafio de aprender novas tecnologias e conceitos dependendo do fabricante do robô. Face ao exposto, existe então a necessidade de uma mudança em direção a soluções robóticas modulares e, por isso, esta dissertação apresenta um novo middleware baseado em Robot Operating System 2 (ROS2), cujo nome é “gateway”, projetado para facilitar a integração de robôs em qualquer ambiente de uma forma simplificada e rápida. Ao focar-se nos módulos de hardware dos robôs e ao estabelecer pontes para comunicações externas, este middleware visa melhorar a modularidade e a interoperabilidade, agilizando assim o processo de integração dos robôs. Os utilizadores apenas interagem com o sistema através de uma interface de utilizador na linha de comandos, selecionando os módulos de hardware e tecnologias de comunicação que atendam às suas necessidades específicas. De seguida, o gateway configura e executa o que for necessário de acordo com as opções e configurações que o utilizador introduziu. Esta abordagem não só acelera o processo de integração, mas também garante que os robôs permaneçam flexíveis e adaptáveis a uma ampla variedade de tarefas e ambientes. Através do desenvolvimento e avaliação deste middleware, pretende-se demonstrar o seu potencial para superar as limitações dos sistemas robóticos tradicionais e abrir caminho para uma integração e uso mais versátil e eficiente de robôs em vários ecossistemas. Este projeto contribui para a Internet of Robotics Things (IoRT), destacando a importância do hardware dos robôs, princípios de design modular e comunicações interoperáveis na área da robótica e IoT.
- ACCEPT – Aplicações Web para análise e visualização de dados de chão de fábricaPublication . Godinho, Eduardo Miguel Ascenso; Piedade, Maria Beatriz Guerra daO principal objetivo deste relatório é documentar as atividades realizadas no âmbito da unidade curricular de Projeto que decorreu em contexto empresarial na empresa Sinmetro. O papel da metrologia na indústria é o de manter uma rastreabilidade das características dos seus produtos para garantir a sua fiabilidade e qualidade. Uma gestão eficaz dos meios de medição favorece as negociações com os clientes pela confiança acrescida que induz, sendo, por isso, um diferenciador positivo no domínio tecnológico e comercial. Existe um conjunto de normas legais obrigatórias que as empresas da área dos pré-embalados têm de cumprir. As empresas para terem controlo sobre os produtos, seja sobre a sua qualidade ou enchimento, têm de registar e analisar os dados do chão de fábrica. O chão de fábrica é o ambiente de produção de uma empresa industrial, onde se encontram as linhas de produção. É nesse contexto que a empresa Sinmetro desenvolveu o sistema ACCEPT, que permite automatizar o processo de recolha de dados de chão de fábrica, o seu armazenamento e a sua análise e visualização através de aplicações cliente. No contexto atual da Indústria 4.0, pretende-se que os dispositivos tenham acesso aos mesmos dados de forma ubíqua. Algumas das aplicações do sistema ACCEPT revelaram-se desatualizadas por serem aplicações Desktop, exclusivas para Windows. Por isso, neste Projeto o principal objetivo foi desenvolver essas e novas aplicações em versão Web para se enquadrarem na Indústria 4.0, para análise e visualização de dados provenientes de chão de fábrica. Pretendeu-se ainda conhecer toda a cadeia de valor desde o desenvolvimento das aplicações até à sua comercialização. Neste Projeto, relativamente a conceitos, foram também objetivos conhecer a principal área de negócio da empresa, a metrologia, bem como o seu papel na Indústria 4.0, assim como conhecer todo o processo que envolve a recolha de dados de chão de fábrica e ainda explorar aplicações enquadradas na área de analytics. As aplicações Web desenvolvidas neste Projeto e descritas neste relatório são: uma aplicação de um portal que integre aplicações de forma dinâmica; uma aplicação de criação de dashboards com vários tipos de representações de dados e criar dashboards parametrizáveis para os clientes da empresa nessa aplicação; uma aplicação de consulta e parametrização de relatórios; uma aplicação para visão detalhada de índices de desempenho de linhas de produção; uma aplicação para visão detalhada de parâmetros de qualidade de processos produtos e ainda uma aplicação de cálculo de retorno de investimento. Como resultado da análise e visualização de dados, o sistema ACCEPT ajuda empresas de renome a nível nacional a auxiliar o processo de tomada de decisão, otimizar processos industriais do chão de fábrica e a garantir o cumprimento dos critérios legais do controlo metrológico de pré-embalados.
- Accept Web – aplicação Web para controlo de enchimento de pré-embaladosPublication . Dias, João Miguel Moital; Monteiro, Marco António OliveiraO presente relatório enquadra-se no âmbito da unidade curricular de Projeto do mestrado em Engenharia Informática – Computação Móvel da Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Instituto Politécnico de Leiria. O objetivo deste relatório é descrever o processo referente aos 9 meses do estágio que foi realizado na empresa Sinmetro, Lda e o trabalho desenvolvido nesse estágio. Neste relatório poderão ser encontradas informações sobre o local de estágio, o trabalho desenvolvido e as conclusões tiradas após o término do estágio. O objetivo do estágio foi o de criar uma aplicação Web que facilite a gestão e controlo da produção de produtos pré-embalados por parte dos produtores e fornecedores, focando-se maioritariamente na apresentação de dados visuais na forma de tabelas e gráficos. Esta aplicação complementa o software ACCEPT, criado pela Sinmetro, apresentando muitas das funcionalidades já existentes, transportando-o para o ambiente Web.
- ADVANCED UAV MONITORING: DEEP LEARNING FOR MULTI -TARGET DETECTION, TRACKING, AND WILDFIRE PREDICTIONPublication . Carreira, Samuel Vitorino de Sousa; Pereira, António Manuel de Jesus; Miragaia, Rolando Lúcio Germano; Ramos, João Pedro Ferreira; Ribeiro, José Carlos BregieiroRising global fire incidents necessitate effective solutions, making forest surveillance crucial. Current methods require substantial investment and labor but are often ineffective. This work proposes a comprehensive monitoring solution utilizing Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to integrate visible and infrared images for real-time detection of people, vehicles, and fires, addressing limitations in low-light conditions, fog, or smoke. We propose a new system architecture for real-time UAV footage transmission, processing, and analysis on a cloud server. For the detection of people and vehicles, we propose a new 4-channel object detection model that significantly improves precision metrics compared to traditional state-of-the-art models that utilize only RGB images. Additionally, our model performs better in conditions unfavorable to RGB images, successfully identifying objects in low light and reduced visibility. To train our model, we present a labeled dataset with aligned thermal and visible images from an aerial perspective. In order to enable object tracking in our solution, which refers to detecting and maintaining a unique identifier for each detection, we propose SAME, a new approach to Multiple Object Tracking (MOT) re-identification. The proposed model is designed to extend the capabilities of existing detectors by using the high-dimensional features they extract as inputs to a transformer-based architecture. This method applies attention and transformers to measure the similarity between tracks across multiple frames, significantly improving re-identification performance. SAME employs transformers to enable past context retrieval, standing out for its modularity while achieving competitive results in known datasets such as MOT17 and BDD100K. Finally, we introduce FireSeq, a novel approach leveraging state-of-the-art deep learning techniques such as VQ-VAEs and Transformers to model wildfire progression in real time. To support this research, we developed the FireSeq dataset, which includes both RGB and infrared (IR) aligned imagery capturing the behavior of wildfires from an aerial perspective. Additionally, the FireSeq dataset includes a labeled multi-class subset designed for early wildfire detection. FireSeq demonstrates a high degree of accuracy in predicting future frames of wildfire footage. The three developed components represent innovative research approaches that together form a comprehensive and robust wildfire monitoring solution. This marks a significant advancement in wildfire prevention and proactive management. By enabling continuous real-time monitoring, detection, and tracking, our solution supports critical applications such as risk analysis, crowd management, and searchand- rescue operations. Furthermore, it introduces a novel method for predicting and detecting wildfire progression, aimed at enhancing early detection capabilities and improving mission planning efficiency.
- ADVANCING EFFICIENT AUTOMATED HARVESTING: AI -BASED FRUIT DETECTION AND DIGITAL TWIN INTEGRATION FOR AGRICULTURE 5 . 0Publication . Couto, Pedro Félix; Pereira, António Manuel de Jesus; Ramos, João Pedro FerreiraThe rapid growth of the global population has intensified the demand for food production, highlighting the importance of more efficient agricultural practices. Since crop harvesting is one of the earliest stages in the food supply chain, improving its efficiency will positively impact the following steps in the supply chain, reducing waste and ensuring higher quality products reach consumers. This stage, like many others in agriculture, faces significant challenges in becoming more efficient due to the need for human intervention and the shortage of labor. Therefore, innovative approaches and technological advancements are essential to develop solutions that can address these issues. This thesis presents a comprehensive solution leveraging artificial intelligence (AI), robotics, and digital twins to address the challenges of automating the process of fruit harvesting. It uses AI to detect fruit ripeness, robotics for automated harvesting, and digital twins to simulate the evolution of the fruits’ ripeness over time. By automating the assessment of the ripeness, the proposed system helps ensure that fruits are harvested at their optimal stage, maintaining quality standards that are critical for meeting consumer preferences. Among the AI models tested, the Gelan-c model achieved the best performance, with a box precision of 96% and mask precision of 95.8% in ripeness detection. The system’s capability to determine precise 3D coordinates of fruits enables the robotic arm to reliably align itself with the target fruit, demonstrating a high success rate in positioning. In controlled conditions, the system successfully picked and stored ripe fruits 90% of the time. These results suggest that the proposed system can significantly enhance the efficiency of fruit harvesting, reducing reliance on manual labor and improving overall productivity. The integration of digital twins allows for more accurate resource planning and ripeness prediction, contributing to a more sustainable and data-driven approach to agriculture.
- AGILIZAÇÃO DO PROCESSO DE ENTREGA DE SOFTWAREPublication . Rolo, Simão Pedro Ferreira; Ribeiro, José Carlos BregieiroNeste documento descreve-se o estágio curricular desenvolvido no âmbito da Unidade Curricular de Estágio do Mestrado de Engenharia Informática - Computação Móvel, pertencente ao Instituto Politécnico de Leiria, e realizado no Grupo Lusiaves SGPS,SA, no período compreendido entre Outubro de 2019 e Junho de 2020. Durante o período de estágio o objetivo foi de desenvolver mecanismos de Continuous Integration e Continuous Development, assim como o desenho e migração de aplicações monolíticas para containers . Adicionalmente, foi também essencial desenvolver aptidões relativas à Plataforma de Integrações utilizada na Empresa (Boomi), assim como aptidões ao nível de infraestrutura de empresa (AWS). Durante a duração do estágio e com recurso a uma metodologia ágil, foi possível implementar ferramentas, tecnologias e métodos que permitiram concretizar o objetivo inicial de se ter processos de Continuous Integration, Continuous Development e de contentores escaláveis. Foi possível implementar algumas soluções que ajudaram não só na qualidade dos dados de logging, como a solução de contentorização pretendida, assim como mecanismos que simplificaram o Continuous Integration e o Continuous Development.
- AGRO PRECISION – A FRAMEWORK FOR PRECISION AGRICULTURE ON AN IOT BLOCKCHAINPublication . Figueiredo, Bernardo José Ribeiro; Reis, Catarina Isabel Ferreira Viveiros Tavares dosO conceito de Blockchain e DLT (Distributed Ledger Technology) atualmente é aplicado, de forma, a resolver diversos problemas ao nível de gestão de dados, registo de transações ou aplicar conceitos de confiança e confidencialidade em sistemas pouco fidedignos. Deste modo, a tecnologias permite a introdução de soluções simples e completas para a resolução de problemas nos setores financeiros, agrícolas entre outros. A evolução da tecnologia DLT permitiu o aparecimento de conceitos como Smart Agriculture e Agro-Precision, em que ambos pretendem melhorar o setor agricultura aumentando a eficiência e produtividade dos processos de registo, gestão e rastreamento dos produtos agrícolas. Sendo que aumentar o nível de sustentabilidade das práticas agrícolas é um objetivo comum em cada um dos conceitos. Os conceitos surgem para resolver um problema identificado nas cadeias de abastecimento do setor alimentar (food supply chain) que, atualmente as cadeias de abastecimento do sector agrícola são demasiado complexas e apresentam uma falta de rastreabilidade dos seus produtos, desde a produção até ao consumidor final. Além disso, problemas como a existência de múltiplas entidades diferentes de organizações distintas, vão aplicar processos de tratamento de dados ineficientes que aumentam uma falta de transparência do ciclo de vida do produto. O acesso limitado à informação de forma atempada vai gerar problemas de desinformação que pode ter um grande impacto nas operações do dia a dia de todas as entidades envolvidas numa cadeia de abastecimentos. O projeto Agro-Precision, foca no desenvolvimento de uma plataforma web denominada de COW que representa o desenvolvimento de uma solução útil que resolva os problemas descritos, através da aplicação da tecnologia DLT Hedera. A plataforma pretende melhorar a eficiência e transparência da gestão de uma cadeia de abastecimento de bovinos, permitindo apresentar a mesma informação em tempo real para toda a cadeia, aperfeiçoando a rastreabilidade do ciclo de vida de um bovino. Assim sendo, a implementação de tecnologias DLT permite a adição de características como imutabilidade, precisão e resiliência, promovendo a transparência nas cadeias de abastecimento.
- Análise da Viabilidade de rede IP com nRF24L01+Publication . Horta, Bruno Filipe Costa; Costa, Nuno Alexandre RibeiroNeste estudo é documentado um conjunto de testes que visam verificar a viabilidade da implementação do protocolo IP utilizando um rádio nRF24L01+. O protocolo IP é a base de comunicação adotada pela Internet e pela grande maioria dos computadores. Com base nisso faz todo o sentido trazer o IP até aos dispositivos com pouco recursos, por exemplo: rede se sensores que já são parte integrante da Internet das coisas, possam enviar e receber dados através do mesmo, possibilitando assim a utilização de outros protocolos mais sofisticados como o MQTT. O estudo apresentado na dissertação é, de alguma forma, pioneiro já que o levantamento do estado da arte indicou que, dos vários projetos de investigação analisados, que recorrem ao nRF24L01+ para assegurar as comunicações rádio, nenhum deles tentou usar o protocolo da Internet ou sequer avaliar essa possibilidade De forma a avaliar a viabilidade do uso do protocolo da Internet em dispositivos que incluam o rádio nRF24L01+ no mundo real (e não em ambiente simulado), foram desenvolvidos módulos que incluem um nRF24L01+ ligado a um Arduino Nano, e as bibliotecas de software do autor TMRh20, disponibilizadas sob o formato de código aberto e com licenciamento GPL-2.0. Os módulos foram alvo de testes de fiabilidade, robustez na comunicação e capacidade máxima de comunicar à distância sem fios e foi implementada uma arquitetura que simula uma implementação real utilizada no contexto da Internet das Coisas, fazendo uso das mais recentes tecnologias como MQTT, Node-RED, InfluxDB e Grafana. Toda a estrutura serviu para criar um ambiente que gerasse dados intensivamente, dados esses que foram registados temporalmente para que fosse possível obter respostas sobre tempos de latência, falhas ou duplicações no envio de mensagens. Durante o processo foram analisadas diferentes formas de alimentar o rádio nRF24L01+ e conseguiu-se apurar a melhor forma de tirar o máximo partido do mesmo, garantido assim uma maior estabilidade na comunicação. Em análise, os testes comprovaram ser possível utilizar IP numa configuração nRF sem perdas de potência, mantendo os níveis de consumo e distâncias equivalentes a uma comunicação sem IP, com as vantagens de ser possível implementar um rede em Malha a enviar e receber mensagens via MQTT, sendo que a única desvantagem encontrada é a dos cerca de 16kb que o firmware requer de memoria flash e o consumo de memoria a rondar os 68% no caso do Arduino Uno/Nano
- Análisis de Big Data en IoT para campos de Cadenas de Suministro InteligentesPublication . Nicolalde, Fabián Vinicio Constante; Pereira, António Manuel de Jesus; Silva, Fernando José Mateus da; Herrera, BorisDesde la última década se han producido cantidades voluminosas de datos a medida que aumenta la miniaturización de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Terabytes de datos se generan día a día a partir de Sistemas de Información Modernos, Computación en la Nube y tecnologías digitales, a medida que crece el número de dispositivos conectados a Internet. Sin embargo, tales datos no son útiles sin poder analítico. No obstante, el análisis de estos datos masivos requiere muchos esfuerzos en múltiples niveles para la extracción de conocimiento y la toma de decisiones. Por lo tanto, “Análisis de Big Data” es un área actual de investigación y desarrollo que se ha vuelto cada vez más importante. Numerosas soluciones de análisis de Big Data e IoT, han permitido a la gente obtener información valiosa, aunque estas soluciones están todavía en sus inicios. Actualmente existe una cierta complejidad involucrada en Big Data para superar esto, los ingenieros de software hoy en día empiezan a pensar en Small Data ya que combina datos estructurados y no estructurados que pueden medirse en Gigabytes, Peta bytes o Exabytes, siendo parte de pequeños conjuntos de atributos específicos de IoT. En esta disertación se indagan los esfuerzos de investigación dirigidos al análisis de datos generados por IoT y sistemas transaccionales. Se explica la relación entre el Análisis de Big Data e IoT agregando valor al proponer una nueva arquitectura para el análisis de estos datos y un protocolo a seguir para la extracción de conocimiento. Además, se discuten tipos, métodos y tecnologías analíticas para la minería de Big IoT Data. También se presentan casos de uso notables, desafíos de investigación abiertos como privacidad, visualización e integración de datos y oportunidades que brinda el análisis de datos en el paradigma de IoT. El trabajo es aplicado al caso de uso específico de “Cadenas de Suministro Inteligente”, presentando como una solución propuesta, el análisis de los datos generados desde una “Plataforma de Compra-Venta y Control de Stocks de Productos” que incluye tecnologías RFID (Identificación por Radiofrecuencia) y NFC (Comunicación de Campo Cercano). Se realiza la gestión casi en tiempo real de transacciones involucradas al manejo de Suministro en una compañía, con el fin de poder analizar Big Data generada por estas tecnologías, manejando herramientas de análisis open source y poder realizar mejores predicciones y toma de decisiones.