Made available in DSpace on 2015-03-03T15:07:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LivianeCAM.pdf: 2271497 bytes, checksum: 4d8763a73b7fec60ad7f311e565d45b3 (MD5) Previous issue date: 2008-11-19 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This work presents contributions in the detection and identication of faults in multilevel inverters through the study of the converters behavior under these operation conditions. Basically, the approached fault consists of an open-circuit in any switch of a three-level clamped diode inverter. The converter operation is characterized in the pre and post-fault states. A wave form behavior analysis of the pole voltage, phase current and dc-bus current is also done, which highlights characteristics that allow the detection of failure and, even, under favorable conditions, the identication of the faulty device. A compensation strategy of the approached fault (open-switch) is also investigated with the purpose of maintaining the driving system operational when a failure occurs. The proposed topology uses SCRs in parallel with the internal switches of the inverter, which allows, in some occasions, the full utilization of the dc-bus / Este trabalho apresenta contribui??es para a detec??o e identica??o de faltas em inversores multin?veis, baseado no estudo do comportamento desse conversor sob essas condi??es de opera??o. Basicamente, a falta abordada consiste na abertura n?o comandada de uma das chaves de um inversor de tens?o de tr?s n?veis com diodos de grampeamento. O funcionamento do conversor ? caracterizado nos estados de pr? e p?s-falta. ?, tamb?m, feita uma an?lise dos comportamentos das formas de onda das tens?es de p?lo, corrente de fase e correntes do barramento CC, as quais apontam caracter?sticas que possibilitam detectar falta e, ainda, em condi??es favor?veis, identificar o dispositivo que apresentou defeito. Uma estrat?gia de compensa??o da falta abordada (chave aberta) tamb?m ? investigada, com o prop?sito de manter a continuidade de funcionamento do sistema de acionamento, quando da ocorr?ncia de uma falha. A topologia proposta utiliza SCRs em paralelo com as chaves internas do inversor, a qual permite, em algumas ocasi?es, a total utiliza??o do barramento CC

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-07-06T20:16:17Z No. of bitstreams: 1 VanessaOlintoDosSantosEvangelista_TESE.pdf: 5760623 bytes, checksum: 180f27b8cf175c05011adf038ebd2e0b (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-07-07T21:00:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 VanessaOlintoDosSantosEvangelista_TESE.pdf: 5760623 bytes, checksum: 180f27b8cf175c05011adf038ebd2e0b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-07T21:00:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VanessaOlintoDosSantosEvangelista_TESE.pdf: 5760623 bytes, checksum: 180f27b8cf175c05011adf038ebd2e0b (MD5) Previous issue date: 2015-12-03 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A expans?o agr?cola utilizando cultivares geneticamente modificados (GM) ? fen?meno mundial. Esse fato tem impulsionado a implementa??o de legisla??es regulat?rias para monitorar ? presen?a de variedades GM em culturas agr?colas. Outra importante demanda mundial est? relacionada ao consumo de alimentos contaminados por aflatoxinas. Essas mol?culas constituem um classe de compostos extremamente t?xicos que causam efeitos danosos para a sa?de humana e animal. Por isso, a seguran?a e qualidade dos produtos agr?colas s?o essenciais para os consumidores. Os testes de fluxo lateral s?o m?todos alternativos promissores que podem ser utilizados tanto para a detec??o de prote?nas transg?nicas expressas em culturas GM quanto para a detec??o de compostos t?xicos em alimentos. Essa t?cnica apresenta vantagens adicionais quando comparado aos m?todos convencionais, como: simplicidade, rapidez e baixo custo. Nesse estudo foram desenvolvidos dois testes de fluxo lateral, um para a identifica??o das prote?nas Cry1Ac e Cry8 Ka5 expressas em cultivares de algod?o GM e o outro, para a detec??o de aflatoxinas em produtos agr?colas. O teste, para a detec??o dos cultivares transg?nicos, foi desenvolvido no formato sandwhich. Esse teste foi desenvolvido utilizando os anticorpos monoclonais 1B1 e 5H4, produzidos contra a prote?na Cry1Ac, mas que apresentaram rea??o cruzada para a prote?na Cry8Ka5. O monoclonal anti-Cry1B1 foi conjugado com nanopart?culas de ouro coloidal (40 nm) e utilizados como reagente de detec??o. O monoclonal 5H4 foi adsorvido na membrana de nitrocelulose, na regi?o denominada de linha teste e utilizado como reagente de captura do teste. Na linha controle, foi adsorvido o anticorpo anti-mouse IgG. Esses testes foram validados utilizando amostras de folhas de plantas de algod?o GM ( Bollgard I ? e Planta 50- produzida em nosso laborat?rio) e folhas provenientes de cultivares n?o GM ( Cooker 312). Os resultados demonstraram que esse teste foi capaz de distinguir eficientemente amostras GM de n?o GM. Al?m disso, tamb?m apresentou elevada sensibilidade, sendo capaz de detectar 0,06 ?g das prote?nas respectivas nos cultivares transg?nicos. O teste para a detec??o de aflatoxinas foi desenvolvido no formato competitivo. O anticorpo ?-AFLA 3B6, produzido contra AFB1, apresentou reatividade cruzada contra as aflatoxinas AFB2, AFG1, AFG2 e AFM1 e por isso, foi utilizado para o desenvolvimento das fitas-testes. Nesse teste o anticorpo 3B6 foi conjugado com ouro coloidal (40 nm) e utilizado como reagente de detec??o. O ant?geno AFB1 foi adsorvido na linha teste e utilizado como reagente de captura e o anti-mouse IgG foi imobilizado na linha controle do teste. Para a valida??o, gr?os de soja contaminados com o fungo Aspergillus flavus, foram utilizados. Esses testes tamb?m foram avaliados quanto ? habilidade de detec??o de aflatoxinas em amostras alimentares, incluindo leite e prote?na texturizada de soja. Os resultados demonstraram que a fita eficientemente identificou amostras contendo aflatoxinas. Al?m disso, apresentou sensibilidade de 0,5 ng/mL ou 0,5 ?g/Kg. Os resultados obtidos sugerem que as fitas testes desenvolvidas podem ser utilizadas como m?todo r?pido e de baixo custo para o screening de cultivares GM, expressando as prote?nas Cry1Ac e Cry8Ka5, quanto para a detec??o de aflatoxinas em amostras alimentares. / The expansion of cultivated areas with genetically modified crops (GM) is a worldwide phenomenon, stimulating regulatory authorities to implement strict procedures to monitor and verify the presence of GM varieties in agricultural crops. With the constant growing of plant cultivating areas all over the world, consumption of aflatoxin-contaminated food also increased. Aflatoxins correspond to a class of highly toxic contaminants found in agricultural products that can have harmful effects on human and animal health. Therefore, the safety and quality evaluation of agricultural products are important issues for consumers. Lateral flow tests (strip tests) is a promising method for the detection both proteins expressed in GM crops and aflatoxins-contaminated food samples. The advantages of this technique include its simplicity, rapidity and cost-effective when compared to the conventional methods. In this study, two novel and sensitive strip tests assay were developed for the identification of: (i) Cry1Ac and Cry8Ka5 proteins expressed in GM cotton crops and; (ii) aflatoxins from agricultural products. The first strip test was developed using a sandwhich format, while the second one was developed using a competitive format. Gold colloidal nanoparticles were used as detector reagent when coated with monoclonal antibodies. An anti-species specific antibody was sprayed at the nitrocellulose membrane to be used as a control line. To validate the first strip test, GM (Bollgard I? e Planta 50- EMBRAPA) and non-GM cotton leaf (Cooker 312) were used. The results showed that the strip containing antibodies for the identification of Cry1Ac and Cry8Ka5 proteins was capable of correctly distinguishing between GM samples (positive result) and non-GM samples (negative result), in a high sensitivity manner. To validate the second strip test, artificially contaminated soybean with Aspergillus flavus (aflatoxin-producing fungus) was employed. Food samples, such as milk and soybean, were also evaluated for the presence of aflatoxins. The strip test was capable to distinguish between samples with and without aflatoxins samples, at a sensitivity concentration of 0,5 ?g/Kg. Therefore, these results suggest that the strip tests developed in this study can be a potential tool as a rapid and cost-effective method for detection of insect resistant GM crops expressing Cry1Ac and Cry8Ka5 and aflatoxins from food samples.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RodrigoSM.pdf: 448753 bytes, checksum: 2007d56d8880a1b4d3b48c20466bce2c (MD5) Previous issue date: 2006-06-09 / Instituto Federal de Educa??o, Ci?ncia e Tecnologia do Rio Grande do Norte / This work consists in the use of techniques of signals processing and artificial neural networks to identify leaks in pipes with multiphase flow. In the traditional methods of leak detection exists a great difficulty to mount a profile, that is adjusted to the found in real conditions of the oil transport. These difficult conditions go since the unevenly soil that cause columns or vacuum throughout pipelines until the presence of multiphases like water, gas and oil; plus other components as sand, which use to produce discontinuous flow off and diverse variations. To attenuate these difficulties, the transform wavelet was used to map the signal pressure in different resolution plan allowing the extraction of descriptors that identify leaks patterns and with then to provide training for the neural network to learning of how to classify this pattern and report whenever this characterize leaks. During the tests were used transient and regime signals and pipelines with punctures with size variations from ?' to 1' of diameter to simulate leaks and between Upanema and Estreito B, of the UN-RNCE of the Petrobras, where it was possible to detect leaks. The results show that the proposed descriptors considered, based in statistical methods applied in domain transform, are sufficient to identify leaks patterns and make it possible to train the neural classifier to indicate the occurrence of pipeline leaks / Este trabalho consiste na utiliza??o de t?cnicas de processamento de sinais e redes neurais artificiais para identificar vazamentos em dutos com escoamento multif?sico. Nos m?todos tradicionais de detec??o, existe uma grande dificuldade em conseguir montar um perfil, que seja adequado aos encontrados em condi??es reais do transporte de ?leo. Estas dif?ceis condi??es v?o desde os desn?veis de terreno que causam colunas ou v?cuos ao longo dos dutos at? a presen?a de multifases como ?gua, g?s e ?leo, al?m de outros componentes como areia, que tendem a produzir escoamentos descont?nuos e varia??es diversas. Para vencer estas dificuldades, foi utilizada a transformada wavelet para mapear os sinais de press?o e vaz?o em diferentes planos de resolu??o, permitindo com isto a extra??o dos descritores que caracterizassem padr?es de vazamento e com os mesmos treinar uma rede neural para aprender a classificar estes padr?es e informar quando estes s?o um vazamento. Nos testes foram utilizados sinais de regime e transiente, em duto entre a unidade de Upanema e Estreito B, da UN-RNCE da Petrobras, onde foi poss?vel detectar vazamentos, com furos que variavam de ? a 1 de di?metro para simular os vazamentos. Os resultados obtidos mostram que os descritores propostos com base em medidas estat?sticas no dom?nio da transformada caracterizam os padr?es de vazamento e possibilitam o treinamento do classificador neural para indicar a ocorr?ncia ou n?o de vazamentos no duto

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-01-24T12:36:44Z No. of bitstreams: 1 PatriciaFariasRosasRibeiro_TESE.pdf: 9127577 bytes, checksum: ebccece603f8d1019e434f9d5925d634 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-01-29T11:49:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PatriciaFariasRosasRibeiro_TESE.pdf: 9127577 bytes, checksum: ebccece603f8d1019e434f9d5925d634 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-29T11:49:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PatriciaFariasRosasRibeiro_TESE.pdf: 9127577 bytes, checksum: ebccece603f8d1019e434f9d5925d634 (MD5) Previous issue date: 2017-08-31 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A distribui??o geogr?fica de uma esp?cie ? uma informa??o b?sica essencial para planejamentos de conserva??o. Esta informa??o, no entanto, muitas vezes ? tendenciosa para algumas regi?es ou grupos taxon?micos, de acordo com as facilidades de acesso e caracter?sticas da hist?ria natural. A lontra neotropical [Lontra longicaudis (Olfers,1818)] ? uma esp?cie pouco estudada devido ao seu comportamento discreto e a consequente baixa detectabilidade na natureza. Essa situa??o ? agravada na regi?o Nordeste do Brasil, que por muito tempo foi considerada como uma lacuna nos seus mapas de distribui??o, sendo atualmente apontada como uma regi?o priorit?ria para estudos com a esp?cie. Este projeto teve o objetivo de entender como a L. longicaudis est? distribu?da no Nordeste brasileiro e os fatores estruturantes da sua distribui??o, uso do habitat e diversidade gen?tica. Este foi o primeiro estudo com enfoque para a esp?cie na regi?o, realizado atrav?s de uma amostragem padronizada em 17 bacias hidrogr?ficas do Nordeste brasileiro ao Norte do Rio S?o Francisco, entre os estados de Alagoas e Piau?. Cada bacia hidrogr?fica foi amostrada em tr?s trechos (alto, m?dio e baixo curso), sendo em cada trecho percorridos aproximadamente 5km, repetidos ao longo de 4 dias, em busca de ind?cios de presen?a da esp?cie. Isto resultou em 726 km, percorridos em 45 trechos de rio amostrados. No primeiro cap?tulo discutimos a ocorr?ncia da L. longicaudis na Caatinga, bioma semi?rido onde existia apenas um registro de ocorr?ncia da esp?cie relatado na literatura, e que por isso n?o tem sido considerado como parte da sua distribui??o em planejamentos e estrat?gias de conserva??o. S?o apresentados registros hist?ricos e atuais in?ditos de ocorr?ncia da L. longicaudis na Caatinga, discutidos os fatores que podem estar influenciando sua ocorr?ncia na regi?o, e ? proposta a atualiza??o do mapa de distribui??o da esp?cie, com base na confirma??o de uma real lacuna na sua distribui??o atual. No segundo cap?tulo n?s analisamos os fatores ambientais, clim?ticos e antr?picos que influenciam no padr?o de ocupa??o, detec??o e uso do habitat da L. longicaudis nas bacias hidrogr?ficas do Nordeste Brasileiro. A probabilidade de detec??o da L. longicaudis na regi?o foi alta e negativamente influenciada pela ordem do rio, vari?vel relacionada ? localiza??o do trecho de rio na rede de drenagem. A sazonalidade da precipita??o foi o principal fator determinante da ocupa??o da esp?cie na regi?o, que se apresenta concentrada na subregi?o das bacias que drenam para o leste, onde a sazonalidade da precipita??o ? menor. Esta vari?vel clim?tica tamb?m foi importante para a ocorr?ncia e uso do habitat pela esp?cie, mais intenso nas ?reas com menor sazonalidade, relacionadas ? Floresta Atl?ntica. A Floresta Atl?ntica nordestina ? a por??o menos conservada deste bioma. Nesta regi?o as lontras utilizaram mais os rios com menor ?rea de capta??o de ?gua a montante, que correspondem a tribut?rios menores, que podem oferecer melhores condi??es ambientais que os rios principais, funcionando como um ref?gio para a esp?cie. Mesmo utilizando ref?gios, o uso do habitat foi negativamente correlacionado com a porcentagem de remanescentes naturais, uma consequ?ncia indireta do estado de degrada??o das ?reas mais utilizadas pela esp?cie, o que coloca a L. longicaudis em um estado de alerta na regi?o. Para entender como est? estruturada a popula??o de lontras do Nordeste brasileiro e fornecer subs?dios para a sua persist?ncia a longo prazo, no terceiro cap?tulo n?s analisamos a diversidade gen?tica e fluxo g?nico da esp?cie na regi?o, atrav?s de DNA mitocondrial e da an?lise de cinco cen?rios alternativos de dispers?o. Para isto foram analisadas 36 amostras n?o invasivas (fezes frescas, muco e tecido), provenientes de oito bacias hidrogr?ficas. Destas amostras, 17 amplificaram os tr?s segmentos analisados e foram consideradas indiv?duos distintos pela localiza??o amostral e composi??o gen?tica. Estes indiv?duos s?o representativos de 7 hapl?tipos, dos quais 4 foram identificados pela primeira vez neste estudo. A esp?cie apresentou alta diversidade haplot?pica, mas baixa variabilidade nucleot?dica na regi?o. A maior diferencia??o gen?tica foi observada em duas amostras do Piau?, acima da ?rea de Caatinga onde a aus?ncia da esp?cie foi confirmada neste estudo, corroborando a exist?ncia de uma barreira clim?tica por onde o fluxo g?nico pode estar interrompido h? mais tempo. A popula??o de lontra do Nordeste apresentou diferen?a gen?tica significativa em rela??o aos grupos geogr?ficos da Amaz?nia e do Leste da Am?rica do Sul, o que indica menor fluxo g?nico entre essas regi?es. O cen?rio que atribuiu um custo elevado para a dispers?o por terra foi o que apresentou rela??o mais forte com a diverg?ncia gen?tica observada entre as amostras da regi?o nordeste, indicando que a esp?cie ? capaz de se dispersar por terra, mas em situa??es extremas. J? a diverg?ncia gen?tica entre as bacias costeiras apresentou rela??o mais forte com as dist?ncias geogr?ficas (euclidiana e trecho de bacias), o que pode ser resultado de uma regi?o mais homog?nea, sujeita a alagamentos, onde a paisagem imp?e menos resist?ncia ? dispers?o por animais semiaqu?ticos. An?lises do caminho de menor custo indicam o Rio S?o Francisco como uma importante rota de dispers?o, conectando as bacias costeiras do Nordeste com as bacias localizadas ao Norte da Caatinga, o que ressalta a import?ncia da sua preserva??o para a manuten??o da diversidade gen?tica na regi?o. As tr?s quest?es abordadas neste estudo preenchem uma importante lacuna de conhecimento sobre a lontra neotropical no Nordeste do Brasil, uma das regi?es mais secas da sua ?rea de distribui??o, atendendo a a??es priorit?rias do plano nacional de a??es para a conserva??o da esp?cie. / The geographic distribution of a species is an essential information for conservation planning. This information, however, is often biased towards some regions or taxonomic groups, according to accessibility of sampling sites and natural history of the species studied. The neotropical otter [Lontra longicaudis (Olfers, 1818)] is a little studied species because of its elusive behaviour, which results in low detectability in natural environments. This situation is worse in Northeastern Brazil, which for a long time appeared as a gap in L. longicaudis distribution maps, and is currently appointed as a priority region for studies with the species. This project aimed to understand how L. longicaudis is distributed in Northeastern Brazil and the structuring factors of its distribution, habitat use and genetic diversity. This was the first dedicated otter survey in the region, conducted systematically during field campaigns to 17 river basins of Northeastern Brazil, in the area North of S?o Francisco River, between the states of Alagoas and Piau?. Each river basin was sampled at three stretches (lower, middle and upper courses), over approximately 5 km, repeatedly for four days each, looking for evidences of the species presence. The overall sample effort was 726 km in 45 sampled river stretches. In the first chapter we discuss L. longicaudis occurrence in Caatinga, a semi-arid biome where a single record of the species occurrence was reported in the literature, and which has not been considered as part of its distribution in conservation planning and strategies. We report historical and current new occurrence records of L. longicaudis in Caatinga, discuss factors that may be influencing its occurrence in the region, and propose updating the species distribution map, based on the confirmation of a real gap in its current distribution. In the second chapter we analyze environmental, climatic and anthropic factors influencing otter occupancy, detection and habitat use on river basins of Northeastern Brazil. Detection probability of otters' signs was high and negatively influenced by river order, a variable related to the location of the river stretch in the drainage network. Precipitation seasonality was the main determinant of L. longicaudis occupancy in the region, which is concentrated in the subregion of river basins draining to the East, with lower precipitation seasonality. This climatic variable was also important to explain occurrence and habitat use of the species, which was more intense in areas of lower seasonality, corresponding to the Atlantic forest. Northeastern Atlantic Forest is the least conserved portion of this biome. In this region, otters used more rivers with lower water catchment area upstream, which corresponds to smaller tributaries, providers of better environmental conditions to serve as refuge for the species than main rivers. Even using these refuges, the intensity of habitat use was negatively correlated with the percentage of natural remnants, an indirect consequence of the degradation status of the most frequently used areas by the species, placing L. longicaudis at risk in the region. In order to understand how the Northeastern Brazil otter population is structured and to provide subsidies to its long-term persistence, in the third chapter we analyze the species genetic diversity and gene flow through mitochondrial DNA and analyzing five alternative dispersal scenarios. A total of 36 noninvasive samples (fresh faeces, mucus and tissue), from eight river basins, were analyzed. Within these samples, 17 amplified the three mitochondrial DNA segments analyzed, and were considered distinct individuals according to the sampling locality and the genetic composition. These individuals are representatives of seven haplotypes, from which four were identified for the first time in this study. Estimates of genetic variability indicate high haplotype diversity and low nucleotide variability. The greatest genetic differentiation among samples were observed in two samples from Piau?, north from the Caatinga area were the species absence was confirmed in this study, confirming the climatic barrier through which gene flow might have been interrupted for a long time. The Northeastern otter population showed a significant genetic difference compared to Amazonia and East of South America groups. The "higher land dispersal cost" scenario was the most correlated with the observed genetic differentiation among sampled individuals, indicating that the species is able to disperse by land, but only in extreme situations. Genetic divergence between coastal river basins showed a strong relationship with geographical distances (Euclidian and watershed distances), which may be the result of a more homogeneous region, subject to flooding, where landscape imposes lower resistance to dispersal by semi-aquatic animals. The least cost path analyzes indicate the S?o Francisco River as an important dispersal route connecting coastal river basins of Northeastern Brazil with basins located North from the Caatinga, which highlights the importance of S?o Francisco river basin conservation for the maintenance of the genetic diversity in this region. The three objectives of this study fill an important knowledge gap on Neotropical otter in Northeastern Brazil, one of the driest regions of its distribution, attending to priority actions of the national action plan for the species conservation.

Submitted by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-11-23T18:41:52Z No. of bitstreams: 1 IDENTIFICA??O E CLASIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV_Francisco_Alves.pdf: 5288985 bytes, checksum: e866e75315506b47d3d232ff39ce4a97 (MD5) / Approved for entry into archive by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-11-23T18:43:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IDENTIFICA??O E CLASIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV_Francisco_Alves.pdf: 5288985 bytes, checksum: e866e75315506b47d3d232ff39ce4a97 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-23T18:43:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IDENTIFICA??O E CLASIFICA??O DE SINALIZA??O HORIZONTAL EM AUTOVIAS UTILIZANDO OPENCV_Francisco_Alves.pdf: 5288985 bytes, checksum: e866e75315506b47d3d232ff39ce4a97 (MD5) Previous issue date: 2016-11-23 / Acidentes de tr?nsito podem ser fatais, causando a morte ou invalidez de motoristas e pedestres. Desta forma, muitos pesquisadores est?o desenvolvendo meios para deixar os ve?culos mais seguros, atrav?s do uso de sistemas de apoio ? condu??o que auxiliem os motoristas nas mais diversas situa??es no tr?nsito. O objetivo deste trabalho ? propor um sistema para detec??o e classifica??o de linhas de sinaliza??o horizontais em autovias. Sistemas deste tipo podem ajudar a diminuir a quantidade de acidentes de tr?nsito, auxiliando o condutor do ve?culo a permanecer em sua faixa e realizar ultrapassagens apenas em locais permitidos. As imagens das autovias, capturadas por uma c?mera fixada ao para-brisa no interior do ve?culo, s?o analisadas quadro a quadro em tempo real. O sistema proposto foi desenvolvido na linguagem de programa??o C++, utilizando a biblioteca OpenCV, de c?digo aberto, amplamente empregada em vis?o computacional. Dentre outras t?cnicas, utilizou-se o detector de bordas de Canny e a Transformada Probabil?stica de Hough para identifica??o de segmentos de reta. Adicionalmente, foram desenvolvidos m?todos geom?tricos para otimiza??o e elimina??o de segmentos desnecess?rios e um algoritmo para estima??o do ponto de fuga, o qual auxilia na identifica??o dos segmentos mais relevantes para o sistema. Foram realizados sete experimentos apresentando diferentes n?veis de dificuldade. Acur?cias na faixa de valores de 86,58% a 100% foram alcan?adas. Em m?dia, os experimentos obtiveram uma acur?cia de 94,56% na classifica??o dos diferentes tipos de sinaliza??es horizontais.

Submitted by PPG Engenharia El?trica (engenharia.pg.eletrica@pucrs.br) on 2017-11-08T12:48:45Z No. of bitstreams: 1 Guilherme_Silva_Dissertacao.pdf: 5806780 bytes, checksum: dd97b70975650b889aaa277b7e6f2b19 (MD5) / Approved for entry into archive by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-11-17T12:39:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Guilherme_Silva_Dissertacao.pdf: 5806780 bytes, checksum: dd97b70975650b889aaa277b7e6f2b19 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-17T12:50:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Guilherme_Silva_Dissertacao.pdf: 5806780 bytes, checksum: dd97b70975650b889aaa277b7e6f2b19 (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES

Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-06-15T16:40:47Z No. of bitstreams: 1 LEANDRO PEREIRA DA SILVA_DIS.pdf: 16008947 bytes, checksum: 327a925ea56fcca0a86530a0eb3b1637 (MD5) / Approved for entry into archive by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br) on 2018-06-26T13:25:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LEANDRO PEREIRA DA SILVA_DIS.pdf: 16008947 bytes, checksum: 327a925ea56fcca0a86530a0eb3b1637 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-26T13:34:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LEANDRO PEREIRA DA SILVA_DIS.pdf: 16008947 bytes, checksum: 327a925ea56fcca0a86530a0eb3b1637 (MD5) Previous issue date: 2018-03-27 / Computer vision is the science that aims to give computers the capability of see- ing the world around them. Among its tasks, object recognition intends to classify objects and to identify where each object is in a given image. As objects tend to occur in particular environments, their contextual association can be useful to improve the object recognition task. To address the contextual awareness on object recognition task, the proposed ap- proach performs the identification of the scene context separately from the identification of the object, fusing both information in order to improve the object detection. In order to do so, we propose a novel architecture composed of two convolutional neural networks running in parallel: one for object identification and the other to the identification of the context where the object is located. Finally, the information of the two-streams architecture is concatenated to perform the object classification. The evaluation is performed using PASCAL VOC 2007 and MS COCO public datasets, by comparing the performance of our proposed approach with architectures that do not use the scene context to perform the classification of the ob- jects. Results show that our approach is able to raise in-context object scores, and reduces out-of-context objects scores. / A vis?o computacional ? a ci?ncia que permite fornecer aos computadores a ca- pacidade de verem o mundo em sua volta. Entre as tarefas, o reconhecimento de objetos pretende classificar objetos e identificar a posi??o onde cada objeto est? em uma imagem. Como objetos costumam ocorrer em ambientes particulares, a utiliza??o de seus contex- tos pode ser vantajosa para melhorar a tarefa de reconhecimento de objetos. Para utilizar o contexto na tarefa de reconhecimento de objetos, a abordagem proposta realiza a iden- tifica??o do contexto da cena separadamente da identifica??o do objeto, fundindo ambas informa??es para a melhora da detec??o do objeto. Para tanto, propomos uma nova arquite- tura composta de duas redes neurais convolucionais em paralelo: uma para a identifica??o do objeto e outra para a identifica??o do contexto no qual o objeto est? inserido. Por fim, a informa??o de ambas as redes ? concatenada para realizar a classifica??o do objeto. Ava- liamos a arquitetura proposta com os datasets p?blicos PASCAL VOC 2007 e o MS COCO, comparando o desempenho da abordagem proposta com abordagens que n?o utilizam o contexto. Os resultados mostram que nossa abordagem ? capaz de aumentar a probabili- dade de classifica??o para objetos que est?o em contexto e reduzir para objetos que est?o fora de contexto.

Submitted by Celso Magalhaes (celsomagalhaes@ufrrj.br) on 2018-08-28T12:21:13Z No. of bitstreams: 1 2017 - Victor dos Santos Ponciano.pdf: 551672 bytes, checksum: c01424f760ef08254a63d236b62f72c5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-28T12:21:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017 - Victor dos Santos Ponciano.pdf: 551672 bytes, checksum: c01424f760ef08254a63d236b62f72c5 (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / In 1946, Heider developed Signal Graph Theory with the purpose of describing the emotional relationships between people pertaining to the same social group. In this work, we study graph partitioning problems associated with structural balance. These problems are known in the computer science literature as partition correlation problems: correlation clustering (CC) and a relaxed version (RCC). The solution of CC and RCC problems has been previously used in the literature as a tool for the evaluation of structural balance in a social network. The aim of this work is to apply the solution of these problems in the detection of corruption in public contracts. We describe integer linear programming formulations from the literature for these problems. We also discuss a probabilistic model for Structural balance and the solution of these problems applied to the detection of cases of corruption existing in public bids. / Em 1946, Heider desenvolveu a Teoria de Grafos de Sinais a fim de descrever as rela??es emocionais entre as pessoas pertencentes ao mesmo grupo social. Neste trabalho, estudamos problemas de particionamento de grafo associados com equil?brio estrutural, que na literatura de Ci?ncia da Computa??o s?o conhecidos como problemas de correla??o de parti??es ou, em ingl?s, correlation clustering (CC), al?m de uma vers?o relaxada (RCC). As solu??es dos problemas CC e RCC foram anteriormente utilizadas na literatura como ferramentas para a avalia??o de equil?brio estrutural numa rede social. O objetivo deste trabalho ? aplicar as solu??es destes problemas na detec??o de corrup??o em contratos p?blicos. Para esse fim, s?o utilizadas formula??es de programa??o linear inteira existentes na literatura para estes problemas. Al?m disso, ? discutido tamb?m um modelo probabil?stico para o Equil?brio Estrutural e as solu??es destes problemas s?o aplicadas ? detec??o de casos de corrup??es existentes em licita??es p?blicas.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-11-22T20:38:08Z No. of bitstreams: 1 ClauberGomesBezerra_TESE.pdf: 7864722 bytes, checksum: 17c21362443f4d25511a0a211d52b805 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-11-23T23:24:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ClauberGomesBezerra_TESE.pdf: 7864722 bytes, checksum: 17c21362443f4d25511a0a211d52b805 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-23T23:24:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ClauberGomesBezerra_TESE.pdf: 7864722 bytes, checksum: 17c21362443f4d25511a0a211d52b805 (MD5) Previous issue date: 2017-05-24 / Nesta tese apresentamos uma nova abordagem para realizar o agrupamento e a classifica??o de um conjunto de dados de forma n?o supervisionada. A abordagem proposta utiliza os conceitos de tipicidade e excentricidade usados pelo algoritmo TEDA na detec??o de outliers. Para realizar o agrupamento e a classifica??o ? proposto um algoritmo estat?stico chamado Auto-Cloud. As amostras analisadas pelo Auto-Cloud s?o agrupadas em unidades chamadas de data clouds, que s?o estruturas que n?o possuem formato ou limites definidos. O Auto-Cloud permite que cada amostra analisada possa pertencer simultaneamente a v?rias data clouds. O Auto-Cloud ? um algoritmo aut?nomo e evolutivo, que n?o necessita de treinamento ou qualquer conhecimento pr?vios sobre o conjunto de dados analisado. Ele permite a cria??o e a fus?o das data clouds de forma aut?noma, ? medida que as amostras s?o lidas, sem qualquer interven??o humana. As caracter?sticas do algoritmo fazem com que ele seja indicado para o agrupamento e classifica??o de streams de dados e para aplica??es que requerem respostas em tempo-real. O Auto- Cloud tamb?m ? um algoritmo recursivo, o que o torna r?pido e exige pouca quantidade de mem?ria. J? no processo de classifica??o dos dados, o Auto-Cloud trabalha como um classificador fuzzy, calculando o grau de pertin?ncia entre a amostra analisada e cada data cloud criada no processo de agrupamento. A classe a que pertence cada amostra ? determinada pela data cloud com maior grau de pertin?ncia com rela??o a amostra. Para validar o m?todo proposto, aplicamos o mesmo em v?rios conjuntos de dados existentes na literatura sobre o assunto. Al?m disso, o m?todo tamb?m foi validado numa aplica??o de detec??o e classifica??o de falhas em processos industriais, onde foram utilizados dados reais, obtidos de uma planta industrial. / In this thesis we propose a new approach to unsupervised data clustering and classification. The proposed approach is based on typicality and eccentricity concepts. This concepts are used by recently introduced TEDA algorithm for outlier detection. To perform data clustering and classification, it is proposed a new statistical algorithm, called Auto-Cloud. The data samples analyzed by Auto-Cloud are grouped in the form of unities called data clouds, which are structures without pre-defined shape or boundaries. Auto-Cloud allows each data sample to belong to multiple data clouds simultaneously. Auto-Cloud is an autonomous and evolving algorithm, which does not requires previous training or any prior knowledge about the data set. Auto-Cloud is able to create and merge data clouds autonomously, as data samples are obtained, without any human interference. The algorithm is suitable for data clustering and classification of online data streams and application that require real-time response. Auto-Cloud is also recursive, which makes it fast and with little computational effort. The data classification process works like a fuzzy classifier using the degree of membership between the analyzed data sample to each data cloud created in clustering process. The class to which each data sample belongs is determined by the cloud with the highest activation with respect to that sample. To validate the proposed method, we apply it to several existing datasets for data clustering and classification. Moreover, the method was also used in a fault detection in industrial processes application. In this case, we use real data obtained from a real world industrial plant.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JulianaPM.pdf: 4255756 bytes, checksum: 0f65b2b3a4f0afafcf55cda7d138bb36 (MD5) Previous issue date: 2009-06-29 / This master dissertation presents the study and implementation of inteligent algorithms to monitor the measurement of sensors involved in natural gas custody transfer processes. To create these algoritmhs Artificial Neural Networks are investigated because they have some particular properties, such as: learning, adaptation, prediction. A neural predictor is developed to reproduce the sensor output dynamic behavior, in such a way that its output is compared to the real sensor output. A recurrent neural network is used for this purpose, because of its ability to deal with dynamic information. The real sensor output and the estimated predictor output work as the basis for the creation of possible sensor fault detection and diagnosis strategies. Two competitive neural network architectures are investigated and their capabilities are used to classify different kinds of faults. The prediction algorithm and the fault detection classification strategies, as well as the obtained results, are presented / Esta disserta??o apresenta o estudo e implementa??o de algoritmos inteligentes para o monitoramento da medi??o de sensores envolvidos em processos de transfer?ncia de cust?dia de g?s natural. Para a cria??o destes algoritmos s?o investigadas arquiteturas de Redes Neurais Artificiais devido a caracter?sticas particulares, tais como: aprendizado, adapta??o e predi??o. Um preditor ? implementado com a finalidade de reproduzir o comportamento din?mico da sa?da de um sensor de interesse, de tal forma que sua sa?da seja comparada ? sa?da real do sensor. Uma rede recorrente ? utilizada para este fim, em virtude de sua capacidade em lidar com informa??o din?mica. A sa?da real do sensor e a sa?da estimada do preditor formam a base para a cria??o das estrat?gias de detec??o e identifica??o de poss?veis falhas. Duas arquiteturas de redes neurais competitivas s?o investigadas e suas potencialidades s?o utilizadas para classificar tipos diferentes de falhas. O algoritmo de predi??o e as estrat?gias de detec??o e classifica??o de falhas, bem como os resultados obtidos, ser?o apresentados