Faculdade de Engenharia da Computação - FECOMP/CAMTUC

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Campus de Tucuruí / Bibliotecária: Mayara de Kassia Pinheiro Menezes Whatsapp: (94) 98199-9226 E-mail: bibliocamtuc@ufpa.br Facebook: https://www.facebook.com/bibcamtuc/ Instagram: https://www.instagram.com/bcamtuc/

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Acesso aberto (Open Access)
Simulador de rede multi-hop de drones com estimativa dinâmica de qualidade de links utilizando Pygame
(2026-02-27) MEZZOMO, Velcides Galvão; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760
Este trabalho apresenta um simulador visual 2D desenvolvido utilizando Pygame para redes de drones multi-salto em topologia de linha. A ferramenta implementa um modelo de Taxa de Entrega de Pacotes (PDR) do link sem fio (R, α) e um protocolo de Acesso Múltiplo por Divisão de Tempo (TDMA) para coordenar transmissões e mitigar assimetrias de link. O sistema avalia as estratégias Equidistante e Equal-PDR sob quatro cenários de canal: (a) sem mudanças; (b) pequena mudança abrupta; (c) grande mudança abrupta; e (d) mudança gradual. Adicionalmente, suporta a adição dinâmica de repetidores pela Estação Base conforme limiares de qualidade. Os resultados comprovam a superioridade da estratégia Equal-PDR, que manteve a taxa de entrega de pacotes (PDR) estável acima de 63% em todos os cenários. Em contraste, a abordagem Equidistante sofreu degradação significativa, atingindo 52,3% sob forte interferência no pior cenário (Cenário C).
Acesso aberto (Open Access)
Estudo empírico de técnicas de aprendizagem de máquina na classificação e identificação de imagens de depressões em vias rodoviárias
(2026-02-27) SOUZA, Jhonatan Oliveira de; MENDES, Ingrid Nery; https://lattes.cnpq.br/7079854122764802; https://orcid.org/0009-0003-0916-3906; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760
Este trabalho apresenta uma avaliação experimental comparativa de técnicas de aprendizagem de máquina aplicadas à classificação de imagens de vias rodoviárias com e sem buracos. Foram analisados os algoritmos K-Nearest Neighbors (KNN), Máquinas de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Convolucionais (RNC), utilizando os mesmos conjuntos de dados e protocolo experimental padronizado. Cada modelo foi executado 50 vezes, variando a semente aleatória para garantir maior robustez estatística. O desempenho foi avaliado por meio das métricas de Acurácia, Precisão, Recall e F1-Score, além da análise do custo computacional. Os resultados indicaram desempenho superior e maior estabilidade dos classificadores tradicionais (KNN e MVS) em comparação à RNC no cenário avaliado, destacando a influência do tamanho do Dataset e da complexidade do modelo no processo de aprendizagem.
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento de um protótipo para triagem automatizada de glaucoma por deep learning integrado ao WhatsApp
(2026-02-27) WANZELER, Gabriele Rodrigues; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760
Este trabalho avalia um modelo ResNet50 com transfer learning para detecção automatizada de glaucoma em imagens de fundoscopia, integrado a um protótipo via WhatsApp para profissionais de saúde. O modelo foi treinado nos datasets ACRIMA e RIM-ONE. No ACRIMA, alcançou sensibilidade de 98,28%, F1-score de 0,982 e AUC de 0,992; no RIM-ONE, sensibilidade de 83,33%, F1-score de 0,869 e AUC de 0,949, reflexo do desbalanceamento de classes. O protótipo obteve taxa de acerto de 83,33% e 80%, com confiança média de 94,80% e 87,31%, respectivamente. Os resultados evidenciam que o balanceamento dos dados influencia diretamente o desempenho, reforçando o potencial do aprendizado profundo como ferramenta de apoio à triagem de glaucoma.
Acesso aberto (Open Access)
Ecoaventura: jogo educativo para conscientização ambiental para crianças
(2026-02-26) ANJOS, Roqueudison Sobrinho dos; SANTOS, Viviane Almeida dos; https://lattes.cnpq.br/1489376127395764
A problemática do descarte inadequado de resíduos sólidos representa um dos principais desafios ambientais da atualidade, estando associada à poluição, ao aumento de lixões e à baixa efetividade da reciclagem. Como estratégia para enfrentar essa questão, este trabalho propõe o desenvolvimento de um jogo digital educativo, denominado EcoAventura, voltado para crianças de 7 a 13 anos, utilizando a gamificação como recurso pedagógico. A escolha por um jogo digital de plataforma 2D justifica-se pelo seu potencial de engajamento, interatividade e capacidade de proporcionar aprendizagem significativa por meio de desafios e feedback imediato. A metodologia compreendeu o levantamento bibliográfico, a modelagem via metodologias ágeis e o desenvolvimento no motor de jogos GDevelop, contextualizando os cenários em pontos turísticos da cidade de Tucuruí, Pará. O sistema foi estruturado para ensinar a identificação e a separação de resíduos nas lixeiras corretas. A validação ocorreu por meio de testes práticos com o público-alvo, cujos resultados demonstraram excelente aceitação técnica e pedagógica: todos os participantes relataram facilidade na compreensão da coleta seletiva e forte influência para a adoção de práticas sustentáveis no cotidiano. Conclui-se que a ferramenta é eficaz e viável para promover o descarte consciente e a educação ambiental infantil.
Acesso aberto (Open Access)
Ferramentas No-Code/Low-Code aplicadas ao desenvolvimento de inteligência artificial e de machine learning: uma revisão sistemática da literatura
(2026-02-27) RABELO, Jonas da Silva; MENDES, Ingrid Nery; https://lattes.cnpq.br/7079854122764802; https://orcid.org/0009-0003-0916-3906; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760
Este trabalho apresenta uma Revisão Sistemática da Literatura sobre o uso de Ferramentas No-Code e Low-Code (LC/NC) no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial e Machine Learning. O objetivo é mapear e analisar as plataformas utilizadas, identificando características, benefícios, limitações e tendências. A revisão seguiu as diretrizes de Kitchenham e considerou estudos publicados entre janeiro de 2020 e agosto de 2025 nas bases ACM Digital Library, IEEE Xplore, ScienceDirect, Scopus e SpringerLink. Após os critérios de inclusão e exclusão, 67 estudos foram selecionados. Os resultados mostram que as ferramentas LC/NC ampliam o acesso ao desenvolvimento de IA e ML, especialmente para usuários sem formação técnica avançada. Contudo, foram identificadas limitações relacionadas à flexibilidade, personalização e dependência de ecossistemas, além da predominância de estudos descritivos e de viabilidade.
Acesso aberto (Open Access)
Re-ciclo: uma plataforma para o mapeamento de geradores de resíduos eletroeletrônicos e a conexão entre empresas e recicladores em Tucuruí-PA
(2026-03-02) PEREIRA, Cleberton de Almeida; MERLIN, Bruno; https://lattes.cnpq.br/7336467549495208; https://orcid.org/0000-0001-7327-9960
Este trabalho propõe desenvolver uma plataforma digital para conectar empresas geradoras de resíduos de equipamentos eletroeletrônicos (REEE) a centros de coleta e reciclagem. A plataforma Re-ciclo surge como uma solução acessível e eficiente para promover a gestão adequada desses resíduos, que vêm crescendo significativamente em volume devido ao avanço tecnológico acelerado. Por meio de um sistema interativo, a aplicação permite o cadastro de empresas e centros, o mapeamento de localizações, o agendamento de coletas e o acompanhamento de solicitações, além de disponibilizar métricas e rankings que incentivam a participação e o engajamento dos usuários. A implementação do sistema priorizou a usabilidade, a segurança e a escalabilidade, utilizando tecnologias como React, Node.js e MongoDB. A Re-ciclo não apenas facilita a logística reversa de REEE, mas também serve como ferramenta educativa, aproximando a comunidade de práticas sustentáveis. Com isso, espera-se contribuir para a redução do descarte inadequado, estimular a economia circular e apoiar ações que visem à preservação ambiental
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento de um sistema web com hospedagem local para controle de acesso industrial: estudo de caso em uma metalúrgica no Pará
(2026-03-02) CARVALHO, Lucas Ruan da Silva de; MERLIN, Bruno; https://lattes.cnpq.br/7336467549495208; https://orcid.org/0000-0001-7327-9960
O trabalho apresenta o Sistema Web de Controle de Acesso, uma plataforma projetada para gerenciar o acesso físico de pessoas em ambientes industriais. Desenvolvido como estudo de caso em uma indústria metalúrgica no Pará, o sistema permite que funcionários e visitantes registrem suas entradas e saídas por meio de um ID individual. A aplicação armazena os dados de acesso, como data, hora e informações do usuário, em um banco de dados não relacional local, em conformidade com as políticas internas de proteção de dados da empresa. Inclui dashboards em tempo real e uma funcionalidade de relatório de emergência que lista as pessoas ainda presentes nas instalações, auxiliando em cenários de evacuação. O sistema é hospedado localmente na rede interna da empresa, garantindo acesso restrito e seguro. A plataforma foi desenvolvida com JavaScript, Vue.js e Tailwind CSS para a interface, Node.js no servidor e MongoDB como banco de dados.
Acesso aberto (Open Access)
Sistema de telemetria veicular baseado em ESP32 e plataforma web full stack integrada
(2026-02-06) DUARTE, Williams David Estumano; PINHEIRO, Daniel da Conceição; http://lattes.cnpq.br/2970581734279237
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema completo de telemetria veicular, composto por um dispositivo físico embarcado e uma plataforma web de gerenciamento. O sistema tem como objetivo monitorar o comportamento de motoristas e veículos em tempo real, registrando trajetos, velocidades e ocorrências de infrações, além de emitir alertas sonoros em caso de excesso de velocidade. O dispositivo foi desenvolvido com o microcontrolador ESP32 em conjunto com o ESP8266 e diversos módulos de comunicação e sensoriamento, enquanto a plataforma foi construída utilizando React, Node.js e banco de dados PostgreSQL. O sistema proposto visa oferecer uma solução eficiente para empresas que buscam aumentar a segurança de suas frotas e otimizar o controle de trajetos e condutas de motoristas.
Acesso aberto (Open Access)
LagoTur: protótipo de aplicativo móvel para apoio ao turismo na Região do Lago de Tucuruí
(2026-01-20) LIMA, Wesley David Santos; PINHEIRO, Daniel da Conceição; http://lattes.cnpq.br/2970581734279237
Este trabalho apresenta o desenvolvimento do protótipo de um aplicativo móvel chamado LagoTur, voltado à promoção do turismo regional na área de influência do lago de Tucuruí, visando fortalecer a visibilidade dos municípios participantes e do comércio local. A aplicação foi concebida para centralizar, em um único ambiente digital, informações sobre estabelecimentos, eventos, roteiros turísticos e pontos para visita, de modo a auxiliar turistas e visitantes na exploração organizada das cidades catalogadas, reunindo dados relevantes para o planejamento e experiência turística. O sistema foi desenvolvido utilizando o framework React Native, em conjunto com a ferramenta Expo, que possibilita testes em tempo real e integração facilitada com bibliotecas atualizadas, auxiliando no tratamento e armazenamento de dados além de autenticação de usuários. A aplicação conta também com uso da plataforma Google Firebase para armazenamento e tratamento de dados, permitindo maior flexibilidade e escalabilidade da solução. O projeto foi conduzido em estreita colaboração com a Instância de Governança Regional LagoTur, organização responsável por curadoria das informações e pela definição de requisitos funcionais alinhados à realidade do turismo na região, dessa forma o aplicativo propõe uma plataforma acessível e expansível, orientada à melhoria da experiência do visitante e ao aumento da visibilidade dos atrativos e serviços turísticos locais.
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento de um sistema web para gerenciamento de empréstimos e vendas de ferramentas e componentes em laboratórios de hardware
(2025-10-27) ALEXANDRE, Edouard Jean; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; https://orcid.org/0000-0001-7327-9960; SOUSA, Marco José de; http://lattes.cnpq.br/4735402469304632
O gerenciamento manual de empréstimos e vendas de ferramentas e componentes em laboratórios de hardware apresenta desafios como perda de prazos, falhas na comunicação e falta de rastreabilidade. Para solucionar esses problemas, este trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema web responsivo, seguro e automatizado, construído com Ionic React (frontend) e Node.js (backend), que utiliza um banco de dados MySQL para armazenamento de dados. O sistema implementa autenticação por Json Web Token (JWT) com diferenciação de tipos de usuários, notificações push via Service Worker, envio de e-mails automatizados com OAuth2 e verificações diárias de atrasos através de cron jobs. A arquitetura monolítica do backend, concentrada em um único arquivo, foi escolhida para simplificar a manutenção, enquanto o frontend utiliza componentes reutilizáveis em TypeScript (TSX) para garantir consistência e responsividade em dispositivos móveis e desktop. Testes realizados demonstraram que a solução tem o potencial de reduzir o tempo de processamento de empréstimos, reduzir falhas humanas e melhorar a experiência do usuário com interfaces intuitivas. Conclui-se que o sistema atende aos requisitos de segurança, usabilidade e automação, portanto ele pode ser expandido para outros laboratórios ou integrado a tecnologias como QR Code para controle de inventário
Acesso aberto (Open Access)
Análise comparativa das tecnologias de upscaling DLSS, FSR e XeSS e seus impactos na qualidade visual e no desempenho em jogos eletrônicos
(2025-09-12) COSTA, Pattrik Benicio da; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
A constante evolução da indústria de jogos eletrônicos e a crescente demanda por resoluções cada vez mais altas tem resultado também na busca de métodos de maximização de performance e otimização de desempenho. Esse artigo apresenta uma análise comparativa entre os principais métodos de upscaling de imagem em jogos eletrônicos, líderes nesse segmento: Deep Learning Super Sampling (DLSS) da Nvidia, FidelityFX Super Resolution (FSR) da AMD e Xe Super Sampling (XeSS) da Intel.
Acesso aberto (Open Access)
O custo do fotorrealismo: uma análise comparativa de pipelines de renderização e o papel da inteligência artificial em hardware de entrada
(2025-09-12) SILVA, Vitória Elizabeth Ferreira; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
Com a evolução da computação gráfica em tempo real, cada vez mais os jogos estão sendo marcados pela transição da técnica tradicional de rasterização para técnicas avançadas como Ray Tracing e Path Tracing, que trazem um fotorrealismo elevado e sem precedentes. Porém, devido seu ele vado custo computacional, estas técnicas de renderização avançadas apresentam uma limitação para os hardwares de entrada, que constitui uma grande parte do mercado brasileiro. Este trabalho apresenta uma análise quantitativa e qualitativa comparando os diferentes tipos de pipelines, utilizando uma GPU NVIDIA GeForce RTX3050 para o estudo de caso, aliada a tecnologia de super-resolução NVIDIA DLSS (Deep Learning Super Sampling) como componente viabilizador. Os resultados mostraram que embora o DLSS viabilize uma experiência satisfatória durante a gameplay com Ray Tracing, o mesmo não se verifica com Path Tracing, que mesmo utilizando DLSS, a taxa de quadros gerada ficou abaixo dos 30 FPS (Frames Per Seconds) aceitáveis para uma game play fluída, o que compromete a jogabilidade, tornando o Path Tracing inviável nesta classe de hardware.
Acesso aberto (Open Access)
SCOPE-FL: seleção de clientes por ordem de entropia no aprendizado federado
(2025-09-09) SILVA, Isaque Oliveira; SILVA, Carlos Eduardo Vitelli da; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
A crescente utilização de dispositivos conectados exige novos métodos para lidar com a quantidade e privacidade dos dados compartilhados. Federated Learning (FL) surge como uma solução, permitindo o treinamento de modelos sem compartilhar dados diretamente, preservando a privacidade dos clientes. No entanto, nem todos os clientes são igualmente úteis para o aprimoramento de modelos globais, tornando necessária uma seleção eficiente de clientes. O SCOPE-FL propõe um mecanismo dinâmico de seleção de clientes, atribuindo pesos à entropia dos dados e ao tamanho do dataset, para garantir uma contribuição mais eficiente para o modelo global. Isso é feito calculando uma pontuação de relevância para cada cliente, com base nesses fatores, e ajustando os pesos atribuídos a cada cliente. O SCOPE-FL usa o método FedAvg para agregar modelos locais, priorizando clientes com dados mais relevantes. Após simulações utilizando o dataset MNIST, o SCOPE-FL superou métodos tradicionais, mostrando uma taxa de acurácia superior a 60% após 12 rodadas, alcançando até 80% em 22 rodadas.
Acesso aberto (Open Access)
Estudo empírico do aprendizado de redes neurais artificiais com base no princípio do gargalo da informação
(2025-09-15) BARROSO, Thiago Vinicius de Sousa; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760
Este trabalho estuda o comportamento das representações internas de Redes Neurais Artificiais utilizando técnicas baseadas em informação. Essa abordagem considera que, durante o processo de treinamento, o modelo absorve e comprime progressivamente a informação dos dados de entrada ao mesmo tempo que se torna competente em processar a saída, preservando apenas seus aspectos relevantes. Foram conduzidos experimentos com modelos do tipo Multilayer Perceptron (MLP) e Convolutional Neural Networks (CNN) utilizando dois conjuntos de dados distintos. Os resultados reforçam os comportamentos esperados. Assim, este estudo contribui para o entendimento teórico do funcionamento interno de redes neurais profundas, oferecendo subsídios para tornar seus processos mais transparentes.
Acesso aberto (Open Access)
Protótipo de sistema de vigilância baseado em IA para prevenção de crimes com armas e disfarces
(2025-09-15) BARBOSA, Elton Silva; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
Este Trabalho de Conclusão de Curso apresenta o desenvolvimento e a avaliação do protótipo de sistema inteligente de vigilância, com capacidade de detectar em tempo real a presença de armas de fogo e o uso de disfarces, como capacetes fechados e bonés, frequentemente utilizados em ações criminosas. O protótipo foi construído com base em técnicas de visão computacional e aprendizado profundo, empregando Redes Neurais Convolucionais (CNNs) com foco na arquitetura YOLO (You Only Look Once), em suas versões YOLOv8, YOLOv9 e YOLOv10. A metodologia consistiu na criação e organização de uma base de dados anotada, no treinamento dos modelos com técnicas de aumento de dados e no uso de métricas padronizadas como precision, recall e média de precisão média (mAP) para análise comparativa. Os resultados evidenciaram a evolução dos modelos nas versões mais recentes, com destaque para o YOLOv8, que apresentou o melhor desempenho geral em termos de acurácia e eficiência. Além da análise técnica, o trabalho discute os aspectos éticos e legais envolvidos na aplicação de sistemas automatizados de vigilância, como privacidade e viés algorítmico. A pesquisa contribui para o avanço de soluções tecnológicas voltadas à segurança, propondo uma ferramenta viável, precisa e de baixo custo, aplicável em diversos contextos urbanos e institucionais.
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento de um sistema de gestão de vendas para entrega em domicílio
(2025-09-10) GOMES, Gabriel Campelo; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo de sistema de gestão de vendas (PDV) para delivery, em arquitetura em três camadas, com stack 100% Python: FastAPI (back-end/REST), Kivy (front-end/GUI) e MongoDB (persistência NoSQL). O objetivo é oferecer uma solução acessível, escalável e personalizável para pequenos e médios negócios, enfrentando limitações recorrentes de custo, flexibilidade e integração. A pesquisa é aplicada, de caráter exploratório-descritivo, conduzida de forma incremental com testes e ajustes contínuos. O protótipo implementa autenticação JWT, CRUD de produtos e pedidos, atualização de status em tempo real e relatórios básicos. A avaliação qualitativa, baseada em entrevista com usuária de referência, indicou ganhos operacionais (maior agilidade no atendimento e no fechamento de caixa, redução de erros e preservação de informações). O estudo contribui nos âmbitos acadêmico (aplicação de práticas de Engenharia de Software e desenvolvimento full-stack), tecnológico (integração API–GUI–NoSQL) e prático (base para evolução comercial). São discutidas vantagens e limitações frente a soluções de mercado e delineados trabalhos futuros (dashboards analíticos, integração com meios de pagamento, testes automatizados, melhorias de UX móvel e sincronização offline).
Acesso aberto (Open Access)
Energeo: desenvolvimento de uma aplicação para busca e exportação de dados da base de dados BDGD ANEEL
(2025-08-01) SIQUEIRA NETO, João Gomes; CAVALCANTE, Renato Luz; http://lattes.cnpq.br/3533326577502100; https://orcid.org/0000-0003-2272-896X
A Base de Dados Geográfica da Distribuidora (BDGD) da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) é uma fonte de dados fundamental para o setor elétrico brasileiro. Contudo, seu aproveitamento é frequentemente limitado por um fluxo de trabalho manual, complexo e suscetível a erros, que, para ser executado com sucesso, demanda um conhecimento técnico considerável do pesquisador em geoprocessamento e programação. Diante desse desafio, este trabalho apresenta o desenvolvimento da aplicação desktop ENERGEO, uma ferramenta concebida para simplificar e automatizar a extração, o processamento e a exportação dos dados da BDGD. Desenvolvida em Python, com o uso de bibliotecas como GeoPandas, Pandas e CustomTkinter, a aplicação oferece uma interface gráfica intuitiva que permite ao usuário carregar os arquivos, filtrar os dados por circuitos ou componentes de interesse e, por fim, exportá-los em formatos diretamente compatíveis com os principais softwares de simulação do mercado, como OpenDSS, ANAREDE e PandaPower. O resultado é uma ferramenta que não apenas otimiza o tempo de pesquisa, proporcionando uma redução de até 97% no tempo de preparação de dados, e reduz a chance de erros, mas também democratiza o acesso a uma base de dados pública de grande importância, atuando como uma ponte eficiente entre os dados brutos da ANEEL e a análise em sistemas elétricos.
Acesso aberto (Open Access)
Arte acessível: uma análise comparativa de algoritmos de detecção de obras de arte
(2025-07-17) FERREIRA, Marcus Vinícius Carvalho; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
A visão computacional tem se mostrado uma ferramenta promissora no desenvolvimento de tecnologias assistivas, especialmente para promover acessibilidade a pessoas com deficiência visual. Este trabalho propõe a análise comparativa de algoritmos de detecção de objetos com foco na identificação de obras de arte pintadas, utilizando redes neurais convolucionais. Foram avaliados os modelos YOLOv8, YOLOv11, RetinaNet e Faster R-CNN quanto à sua eficácia e viabilidade em dispositivos móveis. O dataset utilizado foi criado a partir da coleta automatizada de imagens da internet, envolvendo obras consagradas como Mona Lisa, Meisje met de Parel e The Starry Night. As imagens foram rotuladas manualmente com o auxílio da ferramenta LabelImg. Os modelos foram treinados e avaliados com base em métricas como precisão média (mAP), recall, tempo de inferência e consumo de recursos computacionais. Os resultados demonstraram que os modelos da família YOLO, especialmente o YOLOv8, obtiveram o melhor equilíbrio entre desempenho e eficiência, atingindo mAP de 0,992 e recall de 0,987. Além disso, apresentaram menor tempo de inferência, o que os torna particularmente adequados para aplicações em tempo real e em dispositivos com recursos limitados. A pesquisa contribui para o avanço de soluções acessíveis no campo da arte e inclusão digital, demonstrando o potencial da inteligência artificial como aliada da acessibilidade cultural.
Acesso aberto (Open Access)
Sistema assistivo de identificação de cores para deficientes visuais usando visão computacional e síntese de voz
(2025-05-16) MATOS JÚNIOR, Valdeney André; MEDEIROS, Iago Lins de; http://lattes.cnpq.br/7024608706674939; https://orcid.org/0000-0003-4758-0519
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema assistivo para detecção e identificação de cores em tempo real, voltado para auxiliar pessoas com deficiência visual. O sistema utiliza técnicas de visão computacional para capturar imagens por meio de uma webcam para processá-las no espaço de cores HSV e assim, identificar a cor predominante. Após a identificação, osistema gera feedback auditivo por meio da síntese de voz utilizando a biblioteca gTTS. A implementação foi realizada em Python, com o uso das bibliotecas OpenCV para processamento de imagens e Matplotlib para efetuar a visualização dos resultados. Os testes foram conduzidos sob condições de iluminação controlada, utilizando as cores azul, verde e vermelho, e demonstraram boa precisão na identificação das cores predominantes. Este projeto busca promover maior autonomia para pessoas com deficiência visual, contribuindo para a inclusão social e a acessibilidade. Além disso, o trabalho discute desafios e limitações da visão computacional em aplicações assistivas, como variações na iluminação e a necessidade de suporte para um espectro mais amplo de cores, sugerindo melhorias para futuras versões do sistema, incluindo sua adaptação para dispositivos móveis e aprimoramento do algoritmo de detecção.
Acesso aberto (Open Access)
Construção de uma mini fresadora router CNC de baixo custo para aplicação em usinagem de circuitos impressos
(2025-03-27) ANDRADE, Atanail Gonçalves de; ROCHA, Marco José de Sousa; http://lattes.cnpq.br/4735402469304632
Este Trabalho de Conclusão de Curso tem o propósito de projetar e construir uma fresadora controlada por comandos numéricos computadorizados, de pequeno porte, para aplicação em placas de circuito impresso. O objetivo da construção desta fresadora é permitir que a comunidade local tenha acesso a essa tecnologia, utilizando materiais e métodos que possibilitem um menor custo financeiro. A princípio, foram empregados conceitos teóricos como fresamento, sistemas de coordenadas, usinagem, entre outros elementos essenciais para uma compreensão precisa dos métodos utilizados no projeto. Também foram detalhados os materiais e os métodos empregados no sistema, levando em conta suas funções de acordo com a área específica em que atuam no projeto. Dessa forma, foram examinados os componentes mecânicos utilizados na movimentação; os dispositivos eletrônicos de controle; assim como os softwares que geram as instruções para os movimentos da máquina. Para avaliação da máquina, foram realizados testes e analisados os resultados obtidos. Assim, pôde-se verificar o desempenho da máquina conforme os critérios especificados. Por último, foram abordados pontos relevantes do projeto, incluindo o que foi realizado, a faixa do custo, os resultados obtidos e as restrições da máquina. Também foram sugeridas novas implementações no projeto, para melhor contribuição com pesquisas futuras.