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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/65340
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Ortiz, Marcos Dantas | - |
dc.contributor.author | Amurim, Antonio David Tavares | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-28T12:58:25Z | - |
dc.date.available | 2022-04-28T12:58:25Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | AMURIM, Antonio David Tavares. Uma solução IoT voltada à identificação de equipamentos elétricos com o uso da Computação de Borda. 2022. 90 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/65340 | - |
dc.description.abstract | Poor management of energy resources has become a major problem in urban centers, as it harms not only the environment, but also financial resources, worsening in large constructions. More specifically, the lack of management of which electrical appliances are in operation can lead to unnecessary electrical energy expenditures. In addition, the uncontrolled use of some devices can reduce their useful life by causing even more financial losses. However, the Internet of Things (IoT) combined with Artificial Intelligence brings the idea of intelligent environments, which insert computing into the physical world in order to monitor physical variables, automate everyday activities and make predictions. In this work, an IoT solution is proposed focusing on the identification of electrical appliances by monitoring the electrical current consumption signal. In this way, the construction procedures of the different parts of the project are treated, such as the development of the IoT device responsible for collecting the electrical signal, the implementation of Cloud services using Edge Computing using the FIWARE platform, the construction of the set of data with the training and evaluation of classification models based on Machine Learning, as well as the development of the dashboard to visualize the monitoring data. In addition, tests were carried out and promising results were presented, indicating that the solution has a quality monitoring with a hit rate ranging between 90% and 100% in the identification of most of the monitored electrical equipment. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Internet das Coisas | pt_BR |
dc.subject | Aprendizado do computador | pt_BR |
dc.subject | Fiware | pt_BR |
dc.subject | Computação em Nuvem | pt_BR |
dc.title | Uma solução IoT voltada à identificação de equipamentos elétricos com o uso da Computação de Borda | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | O mau gerenciamento dos recursos energéticos tem se tornado um grande problema nos centros urbanos, pois fere não apenas o meio ambiente, mas também os recursos financeiros, se agravando em grandes construções. Mais especificamente, a falta de gerenciamento de quais aparelhos elétricos estão em funcionamento pode acarretar gastos desnecessários de energia elétrica. Além disso, o uso descontrolado de alguns aparelhos pode diminuir sua vida útil causando ainda mais prejuízos financeiros. Todavia, a Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) aliada à Inteligência Artificial traz a ideia de ambientes inteligentes que inserem a computação no mundo físico com o intuito de monitorar variáveis físicas, automatizar atividades corriqueiras e realizar previsões. Neste trabalho, é proposta uma solução IoT com foco na identificação de aparelhos elétricos através do monitoramento do sinal de consumo de corrente elétrica. Deste modo, são tratados os procedimentos de construção das diferentes partes projeto, como o desenvolvimento do dispositivo IoT responsável pela coleta do sinal elétrico, a implantação dos serviços de Nuvem com o uso da Computação de Borda utilizando a plataforma FIWARE, a construção do conjunto de dados com o treinamento e a avaliação dos modelos de classificação baseados em Aprendizado de Máquina, bem como o desenvolvimento do dashboard para visualização dos dados de monitoramento. Ademais, foram realizados testes e apresentados resultados promissores, indicando que a solução possui um monitoramento de qualidade com taxa de acertos variando entre 90% e 100% na identificação da maioria dos equipamentos elétricos monitorados. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO-QUIXADÁ - Monografias |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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