Titulo Estágio
Enhancing Container Management with Automatic License Plate and label Identification using Computer Vision
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Sistemas de Informação
Local do Estágio
DEI-FCTUC
Enquadramento
Esta proposta integra-se na agenda NEXUS que pretende realizar a transformação digital e energética dos portos nacionais (https://www.apsinesalgarve.pt/en/news/2023/nexus-agenda-meets-the-challenges-of-energy-and-digital-transition-of-the-sines-logistic-corridor/). Envolvendo a Universidade de Coimbra e outras 34 entidades, esta agenda que tem como principal stakeholder o Porto de Sines terá um impacto relevante nos transportes internacionais marítimos e terrestres.
Portos secos (dry ports) são casos particulares de terminais no interior, ligados a um porto marítimo, envolvendo diversos meios de transporte (exemplo: https://futurodaguarda.pt/2022/03/primeiro-porto-seco-do-pais-fara-da-guarda-a-centralidade-do-interior-da-peninsula-com-impacto-relevante-no-pib-nacional-e-aceleracao-da-economia-local/), normalmente ferrovia e rodovia, mas podem também incluir ligações aéreas (e eventualmente drones no futuro). Possuem locais de armazenagem, movimentação de cargas, manutenção e gestão de contentores e funcionam de forma similar aos portos marítimos, permitindo descentralizar o transporte, agilizar a entrada e saída de cargas internacionais, constituindo uma opção estratégica para o transporte do futuro.
Transformar digitalmente os portos secos é uma das linhas de investigação NEXUS com participação do DEI/FCTUC e o tema em que se enquadra esta proposta de tese. O/a candidato/a terá a oportunidade de tomar contato com um projeto inovador, com participação de grandes empresas de informática, envolvendo vários alunos do DEI.
Objetivo
Esta proposta enquadra-se na área de sistemas inteligentes aplicados ao conceito de pórticos virtuais no contexto dos transportes ferroviários de mercadorias.
O objetivo passa por desenvolver modelos de identificação e reconhecimento automático das matrículas e outras etiquetas disponíveis nos contentores de transporte de mercadorias, para identificar respetivamente o contentor e a carga que transporta. Um desafio particular está relacionado à velocidade a que estes contentores são transportados, que torna a captura de imagem e consequente extração de informação mais exigentes.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Genericamente, identificam-se as seguintes tarefas a executar no 1o semestre:
- Estudo da documentação do projecto de forma a solidificar conhecimento sobre o problema e o seu contexto.
- Revisão do estado da arte sobre software open source existente e técnicas de LPR (License Plate Recognition) e OCR para identificar e extrair de forma automática informação relevante a partir das matrículas dos contentores e outras etiquetas disponíveis, nomeadamente a identificação do contentor e da respetiva carga.
- Identificar conjuntos de dados relevantes para apoiar o treino de modelos de machine learning.
- Testes iniciais com os algoritmos identificados.
- Escrita dos capítulos do documento intermédio.
- Escrita de um artigo científico sobre o estado da arte do problema.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Genericamente, identificam-se as seguintes tarefas a executar no 2o semestre:
- Desenho e treino de um modelo de machine learning para identificar e extrair de forma automática informação relevante a partir das matrículas dos contentores e outras etiquetas disponíveis.
- Implementação de uma prova de conceito para demonstrar a solução.
- Escrita da tese (novos capítulos e melhoria com base no feedback da defesa intermédia).
- Escrita de um artigo científico descrevendo a solução idealizada.
Condições
O trabalho será integrado num projeto do DEI, empresas de referência na área de soluções informáticas para logística e entidades de investigação tecnológica. O/A aluno/a será integrado/a no grupo de Sistemas Inteligentes ou Sistemas de Informação, tendo acesso à sala de investigadores e aos recursos necessários à elaboração do projeto. Está prevista a atribuição de uma bolsa para o segundo semestre do projeto, cofinanciada pela agenda NEXUS.
The supervisors of the thesis will be:
- Prof. Jacinto Estima
- Prof. Catarina Silva
Orientador
Jacinto Estima; Catarina Silva
estima@dei.uc.pt 📩