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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63423

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorBARBOSA, Douglas Contente Pimentel-
dc.contributor.authorNASCIMENTO, Plácido Nilo Muniz do-
dc.date.accessioned2025-05-27T20:42:15Z-
dc.date.available2025-05-27T20:42:15Z-
dc.date.issued2025-04-10-
dc.date.submitted2025-04-23-
dc.identifier.citationNASCIMENTO, Plácido Nilo Muniz do. Sistema de supervisão de eletropostos baseado em visão computacional. 2025. 77f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia de Controle e Automação, Departamento de Engenharia Elétrica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/63423-
dc.description.abstractCom a rápida evolução da inteligência artificial no mundo nos últimos anos, surgiram diversos projetos e estudos utilizando visão computacional com ótimos resultados. Quase que simultaneamente ocorreu um aumento na quantidade de veículos elétricos e estações de recarga no mundo. Dessa forma, este estudo propõe o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de eletropostos a partir da visão computacional, sendo aplicado ao eletroposto de estudo sediado em Campinas/SP, projetado e construído por meio de um projeto de Pesquisa & Desenvolvimento (P&D). O objetivo principal é elaborar uma solução composta do modelo YOLO para a detecção dos veículos elétricos agregado a um dashboard, desenvolvido em uma plataforma Low-Code, que se integra ao eletroposto de estudo. O sistema busca obter dados relevantes para ajudar a gestão das estações de recargas, trazendo informações de padrões de consumo, tempos de permanência, entre outros. O trabalho consiste em destrinchar cada etapa do desenvolvimento de maneira de que se torne um modelo replicável para outros eletropostos de forma prática. Como resultado, obteve-se um sistema funcional capaz de detectar veículos em diferentes condições, identificar padrões de uso e fornecer dados relevantes para a gestão dosestações de recarga de veículos elétricos.pt_BR
dc.format.extent77ppt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEletropostopt_BR
dc.subjectYOLOpt_BR
dc.subjectVisão Computacionalpt_BR
dc.subjectVeículos Elétricospt_BR
dc.subjectClassificação de Veículospt_BR
dc.titleSISTEMA DE SUPERVISÃO DE ELETROPOSTOS BASEADO EM VISÃO COMPUTACIONALpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3993715218097361pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7589154788697615pt_BR
dc.description.abstractxWith the rapid evolution of artificial intelligence in the world in recent years, several projects and studies using computer vision have emerged with excellent results. Almost simultaneously, there has been an increase in the number of electric vehicles and charging stations in the world. Thus, this study proposes the development of an electric charging station monitoring system based on computer vision, to be applied to the electric charging station under study located in Campinas/SP, designed and built through a Research & Development (R&D) project. The main objective is to develop a solution composed of the YOLO model for detecting electric vehicles combined with a dashboard, developed on a Low-Code platform, which is integrated with the electric charging station under study. The search system obtains relevant data to help manage the charging stations, providing information on consumption patterns, dwell times, among others. The work consists of unraveling each stage of the development so that it becomes a replicable model for other electric charging stations in a practical way. As a result, we obtained a functional system capable of detecting vehicles in different conditions, identify usage patterns and provide relevant data for the management of electric vehicle charging stations.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DEE) - Departamento de Engenharia Elétricapt_BR
dc.degree.graduation::CTG-Curso de Engenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Engenharia de Controle e Automação

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