Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/29655
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dc.contributor.advisorMoreira, José Manuel Matospt_PT
dc.contributor.advisorPedrosa, João Pedropt_PT
dc.contributor.authorLoureiro, Jorge David Oliveirapt_PT
dc.date.accessioned2020-10-30T12:16:31Z-
dc.date.available2020-10-30T12:16:31Z-
dc.date.issued2019-07-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10773/29655-
dc.description.abstractCom 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.pt_PT
dc.description.abstractWith 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.pt_PT
dc.language.isoporpt_PT
dc.rightsopenAccesspt_PT
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_PT
dc.subjectTensorflowpt_PT
dc.subjectDeep learningpt_PT
dc.subjectMachine Learningpt_PT
dc.subjectFrameworkspt_PT
dc.subjectRedes Neuronaispt_PT
dc.subjectInteligência Artificialpt_PT
dc.subjectAndroidpt_PT
dc.subjectAplicaçãopt_PT
dc.titleMódulo de reconhecimento de fala e imagem para a aplicação Smart Wastept_PT
dc.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.grantorUniversidade de Aveiropt_PT
dc.description.masterMestrado em Engenharia Informáticapt_PT
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DETI - Dissertações de mestrado

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