00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - IC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO- IC
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/10326
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Aquino, André Luiz Lins de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7957606883987162pt_BR
dc.contributor.referee1Pereira, Leonardo Viana-
dc.contributor.referee2Ramos, Geymerson dos Santos-
dc.creatorMaciel, Hyuri da Silva-
dc.date.accessioned2023-01-31T22:15:08Z-
dc.date.available2023-01-04-
dc.date.available2023-01-31T22:15:08Z-
dc.date.issued2021-02-24-
dc.identifier.citationMACIEL, Hyuri da Silva. Occupancy detection in intelligent environments based on low-cost wireless sensor networks and machine learning techniques. 22 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/10326-
dc.description.abstractThe smart cities, ideally, can use computer systems who perceive the intention of users, decreasing the need for human intervention to configure the environments. For this, it is necessary to create computational applications that are increasingly adaptable and flexible, improving the services of intelligent environments in a continuous and transparent. In this work, we present a wireless sensor network that detects the occupation in the environment and acts in the lighting and cooling system in an intelligent. Also, some outliers were added to the data in order to validate the results of the classification techniques and check their performance on noise data.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Ciências da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectRedes de sensores sem fiopt_BR
dc.subjectAprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectOcupação do ambiente (Computação)pt_BR
dc.subjectWireless Sensor Networkpt_BR
dc.subjectMachine Learningpt_BR
dc.subjectOccupationpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleOccupancy detection in intelligent environments based on low-cost wireless sensor networks and machine learning techniquespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoAs cidades inteligentes de forma ideal deveriam utilizar os sistemas computacionais para inferir a intenção do usuários, reduzindo ao máximo a necessidade da intervenção humana para a configuração dos ambientes. Para isto é necessário a criação de aplicações computacionais que sejam cada vez mais adaptáveis e flexíveis, melhorando os serviços dos ambientes inteligentes de forma contínua e transparentes. Neste trabalho apresentamos uma rede de sensores que detecta a ocupação dos ambiente e atua no sistema de iluminação e refrigeração de forma inteligente. Também foram inseridos outliers nos dados com intuito de validar as técnicas de classificação em a realização de um pré-processamento nos dados.pt_BR
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO- IC

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Occupancy detection in intelligent environments based on low-cost wireless sensor networks and machine learning techniques.pdf3.6 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.