Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorCarro, Luigipt_BR
dc.contributor.authorSilva, Victor Frederico Beust dapt_BR
dc.date.accessioned2023-06-01T03:28:41Zpt_BR
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/258735pt_BR
dc.description.abstractO seguinte trabalho apresenta uma avaliação do impacto da tecnologia 5G nas aplicações de reconhecimento de imagens em tempo real tomando por caso concreto o algoritmo You Only Look Once (YOLO) (REDMON; FARHADI, 2016a). É construída uma aplicação em nuvem de forma a verificar os impactos da tecnologia 5G no provimento de visão computacional. Tendo sido realizado no contexto da pandemia, o trabalho buscou aplicar o algoritmo YOLO na solução do problema real de reconhecimento e extração de dados documentais no contexto de atendimento remoto. Essa necessidade vem de encontro aos novos mode los de cadastro biométrico e documental de vários órgãos governamentais como Tribunal Superior Eleitoral, Auxílio Brasil, Portal Gov.Br entre outros. Para isso foi construída uma aplicação Python capaz de rodar em conteineres da plata forma Cuda executados em Graphical Processing Units NVIDIA. A aplicação tem como entrada a imagem de um documento e como saída o conjunto de informações nele con tido. O projeto prevê grande escalabilidade capaz de atender as demandas de uma solução digital para a totalidade da sociedade brasileira. Neste trabalho focou-se na criação de um serviço de reconhecimento e validação de documentos através de visão computacional, tomando como técnica fundamental o algoritmo You Only Look Once (YOLO). Tal escolha foi baseada na versatilidade e alta perfor mance apresentada pelo algoritmo, a qual se mostrou ideal para a classe de problema encontrado no atendimento dessa demanda. O resultado final deste estudo foi o viabili zador da solução Cognitive Document Validation(CDV) do sistema Datavalid disponível em: https://www.loja.serpro.gov.br/datavalid. Esse cenário foi motivado por demandas excepcionais como a pandemia de Covid-19 e a migração das bases de dados documentais dos registros físicos para a núvem. Surge nesse contexto a necessidade da verificação dos dados documentais em grande velocidade para atender a população, essa verificação precisa ser oferecida de maneira transparente para uma série de dispotivos que acessam aplicativos como o auxílio brasil e sistemas de embarque de companias aéreas. Tem-se como resultado final a elaboração de uma arqui tetura de serviço implementada como um sistema publicamente disponível no barramento de aplicações do Serviço Federal de Processamento de Dados (SERPRO).pt_BR
dc.description.abstractThe following work presents an evaluation of the alternatives for object recognition in videos through the YOLO (You Only Look Once) algorithm (REDMON; FARHADI, 2016a). Cloud computing, mobile and local processing approaches are explored on dif ferent platforms. Being made in the pandemic context this works aims to apply the YOLO algorithm into a real world case study to recognize and extract documental data in the remote office sce nario. This needs comex towards the new models of biometric registration and documen tal validation of many governmental offices as the Tribunal Superior Eleitoral, Auxílio Brasil, Portal Gov.Br among others. Starting from a implementation of the Darknet Neural Network running the YOLO algo rithm until transform it into and API avaliable on the cloud.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subject5Gpt_BR
dc.subjectYoloen
dc.subjectImagempt_BR
dc.subjectSaaSen
dc.subjectAlgorítmopt_BR
dc.subjectMobileen
dc.subjectIoTen
dc.titleEstudo de impacto de técnicas de IA e comunicação para aplicações edgept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001170333pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2022pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples