Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2024 |
Autor(a) principal: |
SOUZA, Jean Wellington de
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Orientador(a): |
SPADOTI, Danilo Henrique
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Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
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Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4151
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Resumo: |
Este trabalho aplica um método de inteligência artificial em um dispositivo de transmissão de dados visando realizar o processamento de borda no reconhecimento dos dígitos de hidrômetros. A implementação prática foi realizada em dois diferentes transmissores de baixo consumo de energia, NBIoT e LoRa. Foram analisadas a eficiência de transmissão, a taxa de erros e o consumo de energia dos dispositivos, avaliando, assim, a viabilidade de soluções de baixo consumo em aplicações de processamento de borda. Foram realizadas 387 medições de reconhecimento de imagem e processamento de borda com transmissão via NBIoT, e 241 medições com LoRa. Os resultados do processamento de borda, obtidos a partir do treinamento de uma rede neural desenvolvida neste trabalho, apresentaram um erro médio de 0,289 e uma acurácia de 93,52%, indicando uma alta confiabilidade na identificação dos valores numéricos do hidrômetro. A transmissão de dados via NBIoT mostrou baixas perdas de pacotes (4,65%), enquanto a transmissão com LoRa não apresentou nenhuma perda, demonstrando alta precisão nos pacotes de transmissão. A aplicação de processamento de borda com bateria e transmissores de baixo consumo mostrou-se promissora para uso em hidrômetros com medições diárias, estimando uma autonomia de 623 dias para aplicações com LoRa e 631 dias para o NBIoT. Assim, comprova-se a viabilidade de soluções de baixo consumo em aplicações de processamento de borda. |