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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52703

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSARMENTO, Adriano-
dc.contributor.authorCAVALCANTE, Luisa-
dc.date.accessioned2023-10-09T13:53:10Z-
dc.date.available2023-10-09T13:53:10Z-
dc.date.issued2023-09-18-
dc.date.submitted2023-10-04-
dc.identifier.citationCavalcante, Luisa. Sistema de identificação de direção perigosa utilizando inteligência artificial e MPU-6050.2023. Trabalho de Conclusão de Curso Engenharia da Computação - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52703-
dc.description9.5pt_BR
dc.description.abstractEsse trabalho apresenta um sistema IoT para detecção de direção perigosa utilizando técnicas de inteligência artificial, sistema embarcado e um painel de gestão para visualização dos resultados. O sistema embarcado é descrito juntamente com os algoritmos de inteligência artificial avaliados, as bases de dados avaliadas e os dados coletados pelo sistema embarcado. O sistema utiliza tanto uma base de dados coletada pelo telefone como dados coletados por sensores no sistema embarcado. Foi realizado experimentos com cinco algoritmos de inteligência artificial. O trabalho é inovador por trazer uma análise temporal da condução do motorista.pt_BR
dc.format.extent38p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectSistemas Embarcadospt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectDireção perigosapt_BR
dc.subjectIoTpt_BR
dc.titleSistema de identificação de direção perigosa utilizando inteligência artificial e MPU-6050pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3909181838888305pt_BR
dc.description.abstractxThis work presents a system for detecting dangerous driving using artificial intelligence techniques, an embedded system and a management panel to visualize the results. The embedded system is described along with the evaluated artificial intelligence algorithms, the evaluated databases and the dataset collected by the embedded system. The system uses both a database collected by the phone and data collected by sensors in the embedded system. Experiments were performed with five artificial intelligence algorithms.The work is innovative because it provides a temporal analysis of the driver's driving.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Engenharia da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
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