Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/29655
Title: Módulo de reconhecimento de fala e imagem para a aplicação Smart Waste
Author: Loureiro, Jorge David Oliveira
Advisor: Moreira, José Manuel Matos
Pedrosa, João Pedro
Keywords: Tensorflow
Deep learning
Machine Learning
Frameworks
Redes Neuronais
Inteligência Artificial
Android
Aplicação
Defense Date: Jul-2019
Abstract: Com o crescimento do mercado das aplicações móveis é necessário que as empresas desenvolvam aplicações num curto espaço de tempo. Para isso, é necessário garantir uma arquitetura que seja facilmente adaptável para qualquer contexto, o que permite que a mesma estrutura seja utilizada em qualquer aplicação móvel. Este trabalho decorreu em contexto de estágio na empresa Ubiwhere e consistiu no estudo e desenvolvimento de um módulo multi contextual que fosse o mais abstrato possível, que será mais tarde integrado no projeto Smart Waste da empresa Ubiwhere. O módulo criado utiliza frameworks de deep learning com o Tensorflow, sendo facilmente adaptável a novas frameworks. Este módulo foi configurado para realizar reconhecimento de fala e imagem. Para testar as funcionalidades desejadas foi desenvolvida uma aplicação móvel e um servidor utilizando a framework Django REST. A solução obtida permite que a empresa utilize o reconhecimento de fala e imagem em diversas aplicações de diferentes contextos, não sendo necessária a curva de aprendizagem acentuada que apresentam estas tecnologias, permitindo assim que esta implemente estas funcionalidades nas mais diversas aplicações móveis num curto espaço de tempo.
With the growth of the mobile applications market, it is necessary that the companies develop them in a short time. For this, it is necessary to guarantee an architecture that is easily adaptable to any context, which allows the same structure to be used in any mobile application. In this dissertation project, a multi-contextual module was developed with the characteristic of being as abstract as possible, so that later it could be integrated into the Smart Waste project of Ubiwhere. The obtained module uses deep learning frameworks like Tensorflow, being easily adapted with other frameworks. This module has been configured to perform speech and image recognition. To test the desired functionalities it was created a mobile application and a server using Django REST framework. The solution obtained allows the company to use speech and image recognition in several applications in different contexts, without the need for the accentuated learning curve presented by these technologies. It allows it to implement these functionalities in the most diverse mobile applications in a short period.
URI: http://hdl.handle.net/10773/29655
Appears in Collections:DETI - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado

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