Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/56262
Compartilhe esta página
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | MOTA, Caroline Maria de Miranda | - |
dc.contributor.author | REZENDE, Marco Vinícius Nóbrega | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-10T14:00:06Z | - |
dc.date.available | 2024-05-10T14:00:06Z | - |
dc.date.issued | 2024-03-14 | - |
dc.date.submitted | 2024-04-13 | - |
dc.identifier.citation | REZENDE, Marco Vinícius Nóbrega Rezende, Sistema de apoio à decisão na área da segurança pública: proposta de arquitetura de dados com aprendizagem de máquina. 2024. 67 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia de Produção, Departamento de Engenharia de Produção, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/56262 | - |
dc.description.abstract | Diante da importância do tema da segurança pública para a sociedade e os diversos avanços nas tecnologias de videomonitoramento e aprendizagem de máquina, este trabalho propõe uma arquitetura de dados como base inicial para o desenvolvimento de um Sistema de Apoio à Decisão (SAD), capaz de utilizar modelos de inteligência artificial para a identificação de situações de anomalias urbanas em tempo real em sistemas de videomonitoramento. Além disso, também é demonstrado os benefícios da aplicação de métodos de decisão multicritério (MCDA) no processo de escolha e desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina, buscando reduzir ineficiências do processo de implantação. Por fim, dado as dificuldades e pontos de atenção identificados durante a etapa de desenvolvimento, são discutidas as possíveis evoluções para trabalhos futuros, sugerindo-se novas abordagens de estudo e pesquisa. | pt_BR |
dc.format.extent | 68p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/ | * |
dc.subject | Decisão multicritério | pt_BR |
dc.subject | Sistemas de apoio à decisão | pt_BR |
dc.subject | Videomonitoramento | pt_BR |
dc.subject | Aprendizagem de máquina | pt_BR |
dc.subject | Segurança pública | pt_BR |
dc.title | Sistema de apoio à decisão na área da segurança pública: proposta de arquitetura de dados com aprendizagem de máquina | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/7211565565446890 | pt_BR |
dc.description.abstractx | Given the importance of the public security theme for society and the various advances in video monitoring and machine learning technologies, this work proposes a data architecture as an initial basis for the development of a Decision Support System (DSS), capable of using artificial intelligence models for the real-time identification of urban anomaly situations in video monitoring systems. Additionally, the benefits of applying multicriteria decision analysis (MCDA) methods in the selection and development of machine learning models are also demonstrated, aiming to reduce inefficiencies in the deployment process. Finally, considering the difficulties and points of attention identified during the development stage, possible future developments are discussed, suggesting new approaches for study and research. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Engenharias::Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CTG-DEP) - Departamento de Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CAA-Curso de Graduação em Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Engenharia de Produção |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
TCC Marco Vinícius Nóbrega Rezende.pdf | 3,12 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este arquivo é protegido por direitos autorais |
Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons