Titulo Estágio
Computer Vision on the Edge
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Rua Pedro Nunes - IPN , Escritório 2.18 3030–199 Coimbra
Enquadramento
A empresa Ubiwhere, Lda. foi constituída em Setembro de 2007 em Aveiro por três investigadores de telecomunicações provenientes do Instituto de Telecomunicações e da PT Inovação. Com sede em Aveiro, o objetivo primário da empresa é o desenvolvimento e investigação de tecnologias de ponta, para conceber a tecnologia mais avançada e criar propriedade intelectual de grande valor. A Ubiwhere tem vindo a investir, desde a sua criação, no aumento da sua capacidade tecnológica e na diferenciação dos seus produtos e serviços, apostando em nichos que apresentam vantagens competitivas, mas que exigem um forte investimento no contínuo desenvolvimento tecnológico. A empresa trabalha em diversos sectores, como a Internet das Coisas, com foco nas Cidades Inteligentes e Agricultura, nas tecnologias de Telecomunicação (e.g. 5G) e em tecnologias do futuro.
Um dos principais produtos da Ubiwhere é o Smart Lamppost, que consiste num poste de iluminação modular, onde se pode instalar diferentes módulos consoante a necessidade da cidade. Tais podem consistir em células 5G para dar suporte a este tipo de rede, estações ambientais para medir a qualidade do ar, EV charging para carregamento de veículos eléctricos e edge nodes que permitem o processamento de informação na extremidade da rede.
A ideia do estágio seria trabalhar numa funcionalidade para este produto, onde, utilizando imagens obtidas através de câmaras de vídeo, se realize uma tarefa útil para cidades inteligentes, como fazer a contagem e classificação de veículos a passar por certa zona. Tal terá que ter em conta que estas tarefas terão que correr em hardware próprio para ser instalado no Smart Lamppost, como por exemplo NVIDIA Jetson Nano.
Objetivo
O objectivo do estágio passa por estudar tecnologias e arquiteturas de Deep Neural Networks que se possam ser aplicadas em equipamento que pode ser colocado na edge da rede. Com base no estudo, define-se uma arquitetura geral para a solução. A nível prático, pretende-se treinar uma DNN para o objectivo definido e criar um pequeno piloto que demonstre a capacidade desta correr no HW específico de maneira eficiente.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Fase 1 - Estudo da Solução e Planeamento
* T1 – Estudo do problema e Elaboração do estudo do Estado da Arte de arquiteturas de redes neuronais profundas capazes de correr em hardware feito para a edge da rede e métodos de treino destas
* T2 - Definição da arquitetura da solução, com especial foco na arquitetura de DNNs a ser usada e como vai ser gerida
*Escrita do relatório intermédio
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Fase 2 - Desenvolvimento e conclusão da dissertação
* T3 – Treino de Modelos de ML
* T4 – Desenvolvimento da solução, dando ênfase à qualidade dos resultados da rede neuronal e da sua eficácia a correr no hardware específico da solução
* T5 – Elaboração do Relatório Final do Projeto
Condições
Bolsa de estágio no valor do subsídio de alimentação
Observações
O estágio será baseado em datasets públicos já classificados, existindo vários nesta área (detecção e classificação de veículos). Mais especificamente, pode-se olhar para o COCO http://cocodataset.org/ que tem mais de 200k imagens com objectos classificados em 80 categorias, incluindo carros.
Orientador
João Garcia
jmgarcia@ubiwhere.com 📩