Propostas com alunos identificados

DEI - FCTUC
Gerado a 2022-01-29 13:30:30 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

Urban Safety with Video Analytics

Áreas de especialidade

Sistemas Inteligentes

Engenharia de Software

Local do Estágio

IPN ou Remote

Enquadramento

A Ubiwhere tem já uma vasta experiência em investigação na área das telecomunicações, nomeadamente em redes futuras 5G. Neste âmbito dedica-se também ao desenvolvimento de diversas soluções orientadas para os mercados verticais. Entre eles a área de computer vision destaca-se como um dos principais focos de investigação na medida em que o ecosistema 5G abre novas possibilidades no uso desta tecnologia, e.g., computação no edge da rede, baixa latência.

Objetivo

- O candidato será responsável pelo estudo de algoritmos de deteção, classificação e correlação de eventos adversos usando computer vision baseados em machine-learning (ML).
- O objectivo principal compreende o desenvolvimento de um algoritmo capaz de fazer o rastreamento/tracking de objectos previamente detectados e classificados como "perigosos" (pessoas, automóveis, armas) em diferentes áreas geográficas recorrendo a diversas câmeras instaladas em diferentes zonas (e.g., espalhadas em diversos pontos de uma cidade)
- A componente a ser desenvolvida será integrada numa solução em desenvolvimento pela Ubiwhere que é responsável por detectar e classificar situações de perigo através de computer vision com recurso a algoritmos de ML, correlacionar e rastrear eventos entre zonas geográficas distintas (módulo a desenvolver pelo candidato) e visualizar eventos gerados através de um dashboard com recursos geográficos.
- A linguagem de programação e tecnologias serem usadas no desenvolvimento do módulo serão python e TensorFlow e possivelmente outras a serem identificadas, consoante as necessidades.

Plano de Trabalhos - Semestre 1

Fase 1 - Estudo da Solução e Planeamento
* T1 – Elaboração do estado da arte em correlação de imagens e tracking de objectos tendo por base diferentes inputs
* T2 - Desenhar arquitectura do módulo de tracking de objectos, tendo em consideração múltiplas entradas de vídeo/imagens e um ponto central de correlação
* T3 - Implementação de solução mencionada
* T4 - Estudo qualitativo, focado na eficácia e desempenho, da solução implementada
* T5 - Realização de relatório intermédio

Plano de Trabalhos - Semestre 2

Fase 2 - Desenvolvimento e conclusão da dissertação
* T4 – Implementação das soluções de computer vision para resolver o caso de uso apresentado
* T5 – Implementação e afinação das solução (com foco na configuração dos algoritmos)
* T6 – Elaboração do Relatório Final do Projeto

Condições

Bolsa de estágio no valor do subsídio de alimentação diário

Observações

Esperamos que o estudo se possa basear num/vários destes datasets, e que para testar a solução, como solução útil, possibilitamos a criação de um ambiente com várias câmaras no backyard da Ubiwhere:

- https://github.com/SasankYadati/Guns-Dataset
- https://github.com/OlafenwaMoses/Traffic-Net/releases/tag/1.0
- https://github.com/mchengny/RWF2000-Video-Database-for-Violence-Detection
- https://github.com/AlexanderMelde/SPHAR-Dataset

Orientador

João Miguel Gonçalves Garcia
jmgarcia@ubiwhere.com 📩