Planejamento de software para gestão sustentável da apicultura
A proposta deste projeto é planejar um software para gestão sustentável da apicultura. Um caderno de campo geral para qualquer apiário com estabelecimento de calendário apícola com o mesmo conceito, no formato de um software é uma abordagem inovadora tanto para produção sustentável quanto para ecologia.
Cientista 2024:
Hardware para Monitoramento Inteligente de Colmeias Nativas de Jataí
Este projeto propõe desenvolver um hardware de monitoramento inteligente para colmeias de abelhas nativas Jataís utilizando técnicas de instrumentação juntamente com visão computacional. O objetivo é abordar desafios específicos como eficiência energética, variações ambientais e a necessidade de redução dos modelos de visão computacional para execução em sistemas embarcados.
Cientista 2024:
Cientista 2025:
Pâmela Cristina De Sousa Xavier
Implementação de um benchmarking para multiple object tracking de colmeias de Jataís
Este projeto indica o desenvolvimentode um benchmarking para avaliar o multiple object tracking de abelhas Jataís e seus invasores por meio de técnicas de visão computacional. O objetivo é abordar desafios específicos como trabalho manual excessivo e repetitivo e a necessidade de um conjunto de dados representativo.
Cientista 2024:
Cientista 2025:
Monitoramento inteligente de colmeias: Classificação e contagem de Jataís contendo pólen
Este projeto visa desenvolver uma abordagem inteligente para classificação de abelhas nativas Jataís carregando pólen, sua contagem eficiente em vídeos, a rotulagem de dados e o preenchimento de metadados utilizando visão computacional. O objetivo é gerar informações sobre a nutrição das colmeias.
Cientista 2024:
Jordana Karen Vieira Sales Terra
Estratégias inovadoras para o controle de invasores em colmeias de abelhas nativas
Este projeto propõe a criação e implementação de estratégias inovadoras para o controle de invasores abordando o desenvolvimento e a aplicação de técnicas avançadas de data augmentation para aprimorar os conjuntos de dados de treinamento para visão computacional. O objetivo é mitigar os impactos negativos causados por espécies invasoras nas colmeias.
Cientista 2024:
Pâmela Cristina De Sousa Xavier
Monitoramento inteligente de colmeias: Identificação e contagem de abelhas
Este projeto visa desenvolver uma abordagem inteligente para a identificação de espécies de abelhas, para a filmagem de colmeias identificadas, para a contagem eficiente de abelhas em vídeos, para a rotulagem de dados e o preenchimento de metadados. Utilizando técnicas de visão computacional é possível contribuir para a preservação e monitoramento eficaz das populações de abelhas nativas.
Cientista 2024:
Simulações realísticas com manequim para otoscopia
Este projeto propõe desenvolver um site de conteúdo digital para ser utilizado online ou em conjunto com um manequim de otoscopia em simulações realísticas, sofisticando a aquisição de especialidades da área médica. O material pode ser utilizado como ferramenta didática, que faz uso de simulação, para implementar a metodologia proposta no Projeto Pedagógico do Curso de Graduação e Pós-Graduação em Medicina da Universidade
Cientista 2022:
Trabalho desenvolvido:
Instrumentação de simuladores bebês utilizados em treinamentos de Ressuscitação Cardiopulmonar (RCP)
Esse projeto propõe realizar a instrumentação de simuladores bebês utilizados em treinamentos de ressuscitação cardiopulmonar, de forma que tais manobras sejam convertidas em sinais elétricos para comunicação com hardware específico. Metodologias envolvendo instrumentação eletrônica e avaliação da incerteza para dados de medição são utilizados.
Cientista 2020:
Trabalho desenvolvido:
- Tutorial Prático Arduino UNO
- Arduino UNO no Proteus
- Modelo de Relatório de Implementação (Engenharia de software)
Instrumentação de simuladores adultos utilizados em treinamentos de Ressuscitação Cardiopulmonar (RCP)
Esse projeto propõe realizar a instrumentação de simuladores adultos utilizados em treinamentos de ressuscitação cardiopulmonar, de forma que tais manobras sejam convertidas em sinais elétricos sem fio para comunicação com hardware específico. Metodologias envolvendo instrumentação eletrônica, avaliação da incerteza para dados de medição e sistemas embutidos são utilizados.
Cientista 2020:
Trabalho desenvolvido:
Software para ensinar, treinar, simular e avaliar a eficácia das manobras de Ressuscitação Cardiopulmonar (RCP)
Esse projeto propõe desenvolver um software para utilizar em conjunto com manequins em treinamentos de ressuscitação cardiopulmonar. Os envolvidos podem ensinar, treinar, simular e avaliar a eficácia das manobras realizadas. A metodologia idealizada para o software utiliza o método experimental e estatístico juntamente com metodologias ativas de simulação para apresentar feedback das simulações.
Cientista 2020:
Cleyson Fernando Araújo Teixeira
Trabalho desenvolvido:
Cientista 2020:
