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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/66466
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Carvalho, Windson Viana de | - |
dc.contributor.author | Dantas, Paulo Filipe dos Santos | - |
dc.date.accessioned | 2022-06-15T15:25:39Z | - |
dc.date.available | 2022-06-15T15:25:39Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | DANTAS, Paulo Filipe dos Santos. ViSCo (View, Scan, and Control it): uso de visão computacional para descoberta de serviços em ambientes residenciais inteligentes. 2021. 141 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2021. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/66466 | - |
dc.description.abstract | The number of everyday objects (e.g., lamps, doors, and TVs) connected to the Internet is on the ascent and already exceeded 20 billion devices. Some of them offer interaction interfaces through network invocation protocols (e.g., MQTT, CoAP, and REST), allowing users to search and control these devices. However, it is still necessary for the user to find and connect with those smart objects, for example, using a mobile application that uses some service discovery mechanism (e.g., UPnP). Typically, a service discovery protocol is limited to listing all devices that are within range of the network, and that respond to that protocol. However, with a large number of devices, search interfaces tend to suffer from information overload in their results. In this work, we extended the service discovery mechanism of the openHAB Smart Home platform. In our approach, called ViSCo (View, Scan, and Control it), the focus is to aggregate the user’s field of view, captured by the camera of her smartphone, as a smart object search filter. Our approach searches the object of interest combining information obtained using computer vision algorithms to the result of the service discovery mechanism of openHAB. With our approach, we aim to decrease the number of objects returned to the final user and offer a new way to search and control smart devices. During the ViSCo design, we collected users’ opinions about the approach and some real user image examples of objects they would like to control. We’ve trained our model and validate it with Web images and the users’ photos. Results showed 83% and 72.9% of accuracy respectively. Also, we show a Proof-of-Concept of the openHAB mobile application extension to View, Scan, and Control a TV. The final solution was tested by 17 users, remotely, in an environment with virtual devices, where they had used the ViSCo approach to find these devices pointing to real objects in their homes. After the users had the experience to use the ViSCo approach they answered a System Usability Scale (SUS) survey about ViSCo ant the results showed a good level of acceptance, with an average score of 83,97 of SUS. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Internet of Things (IoT) | pt_BR |
dc.subject | Automação residencial | pt_BR |
dc.subject | Convolutional Neural Network (CNN) | pt_BR |
dc.subject | Visão computacional | pt_BR |
dc.subject | Reconhecimento de objetos | pt_BR |
dc.title | ViSCo (View, Scan, and Control it): uso de visão computacional para descoberta de serviços em ambientes residenciais inteligentes | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.co-advisor | Maia, José Gilvan Rodrigues | - |
dc.description.abstract-ptbr | O número de objetos do cotidiano (e.g., lâmpadas, portas e TVs) conectados à Internet está em ascensão e já ultrapassou 20 bilhões de dispositivos. Alguns desses objetos oferecem interfaces de interação/invocação remota (por exemplo, Message Queuing Telemetry Transport (MQTT), CoAP e REST), permitindo que os usuários procurem e controlem esses dispositivos por meio de aplicativos ou pelo navegador Web. No entanto, um passo inicial de configuração ainda é necessário para a conexão a esses objetos inteligentes. Por exemplo, um aplicativo móvel de controle usa um mecanismo de descoberta de serviço da rede (e.g., UPnP) para encontrar os dispositivos. Normalmente, um protocolo de descoberta de serviço é limitado a listar todos os dispositivos que estão dentro do alcance da rede e que respondem a esse protocolo. Com um grande número de dispositivos, as interfaces de pesquisa tendem a sofrer com a sobrecarga de informações em seus resultados, isto é, se o usuário listar os dispositivos da rede, poderá receber um número muito grande de dispositivos. Neste trabalho, estendemos o mecanismo de descoberta de serviço da plataforma openHAB Smart Home. Em nossa abordagem, chamada View Scan and Control it (ViSCo) (View, Scan e Control it), o foco é agregar o campo de visão do usuário, capturado pela câmera de seu smartphone, como um filtro inteligente de busca de objetos. Nossa abordagem busca o objeto de interesse combinando informações obtidas por meio de algoritmos de visão computacional ao resultado do mecanismo de descoberta de serviço do openHAB. Com a abordagem, pretende-se diminuir o número de objetos devolvidos ao usuário final e oferecer uma nova forma de pesquisar e controlar dispositivos inteligentes. Uma prova de conceito do ViSCo foi implementada estendendo o aplicativo móvel do openHAB de forma a permitir o reconhecimento, a visualização e controle dos objetos configurados na plataforma (e.g., uma Smart TV). A solução final foi testada por 17 usuários, remotamente, em um ambiente com dispositivos virtuais. Os usuários experimentaram o ViSCo para encontrar estes dispositivos apontando para objetos reais em suas casas. Após a experiência, os usuários responderam a uma pesquisa da Escala de Usabilidade do Sistema (do inglês, System Usability Scale - SUS) sobre o ViSCo e os resultados mostraram um bom nível de aceitação, com pontuação média de 83,97 do SUS. | pt_BR |
dc.title.en | ViSCo (View, Scan, and Control it): using computer vision for service discovery in smart home environments | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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