{"id":474,"date":"2017-08-10T20:17:13","date_gmt":"2017-08-10T23:17:13","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=474"},"modified":"2017-08-10T20:17:13","modified_gmt":"2017-08-10T23:17:13","slug":"banca-de-tcc-mauricio-estivalet-peske","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-mauricio-estivalet-peske\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Maur\u00edcio Estivalet Peske"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS<\/strong>
\n CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO<\/strong>
\n TRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO<\/strong><\/p>\n

Apresenta\u00e7\u00f5es Finais (2017\/1)<\/p>\n

Usando Redes Neurais Artificiais para identificar o tipo de vestimenta utilizada por uma pessoa e estimar sua resist\u00eancia t\u00e9rmica
\npor
\nMaur\u00edcio Estivalet Peske<\/p>\n

Curso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Anderson Priebe Ferrugem (orientador)
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar
\nProf. Paulo Roberto Ferreira Jr.
\nProf. Guilherme Ribeiro Corr\u00eaa<\/p>\n

Data: 14 de Agosto de 2017<\/p>\n

Hora: 10:00h<\/p>\n

Local: Sala 220, Anglo<\/p>\n

Resumo do Trabalho: Em um futuro pr\u00f3ximo, as chamadas casas inteligentes estar\u00e3o presentes no cotidiano das pessoas. Elas automatizar\u00e3o tarefas a partir de sistemas inteligentes, controlando, por exemplo, a ilumina\u00e7\u00e3o e o conforto t\u00e9rmico de seus moradores. Este trabalho prop\u00f5e uma ferramenta complementar ao controle residencial de aberturas e de sistemas hvac, buscando um estado de conforto t\u00e9rmico \u00f3timo levando em conta quest\u00f5es ambientais (temperatura, umidade, etc) e de vestimentas dos usu\u00e1rios. Uma c\u00e2mera presente em algum lugar da casa detecta a posi\u00e7\u00e3o de seu morador, tirando uma foto dele. Esta imagem serve como entrada para a ferramenta, que informa este sistema, o n\u00edvel de resist\u00eancia t\u00e9rmica oferecida pela vestimenta da pessoa. Como base nesta e em outras vari\u00e1veis relacionadas ao ambiente, o sistema de controle pode ent\u00e3o tomar uma boa decis\u00e3o sobre como proceder, visando o conforto t\u00e9rmico de seus moradores. A ferramenta utiliza um modelo computacional chamado Rede Neural Artificial. Baseado nas redes neurais biol\u00f3gicas, ele utiliza um conjunto de dados para aprender a realizar alguma opera\u00e7\u00e3o. No caso desta ferramenta, sua fun\u00e7\u00e3o \u00e9 de classificar os tipos de roupas utilizadas por uma pessoa atrav\u00e9s de uma imagem. Sabendo as pe\u00e7as de roupas que a pessoa est\u00e1 vestindo, \u00e9 poss\u00edvel estimar uma resist\u00eancia t\u00e9rmica, medida em unidades “clo”, oferecida pelo conjunto de suas vestimentas.<\/p>\n

Para mais informa\u00e7\u00f5es acesse: https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/bancas\/historico\/2017_1\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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