Computação na borda para análise de imagens em cidades inteligentes
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/33176 |
Resumo: | Orientadores: Juliana Freitag Borin, Luis Fernando Gomez Gonzalez |
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Computação na borda para análise de imagens em cidades inteligentesEdge computing for image analysis in smart citiesComputação de bordaInternet das coisasCidades inteligentesAnálise de imagemAprendizado de máquinaEdge computingInternet of thingsSmart citiesImage analysisMachine learningODS: 11. Cidades e comunidades sustentáveisODS: 12. Consumo e produção responsáveisOrientadores: Juliana Freitag Borin, Luis Fernando Gomez GonzalezDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de ComputaçãoResumo: Diante do crescimento urbano e dos desafios climáticos apontados pela ONU, as cidades inteligentes surgem como uma alternativa essencial para promover sustentabilidade e qualidade de vida. Nesse contexto, a integração entre Internet das Coisas (IoT), Computação na Borda e Aprendizado de Máquina possibilita soluções eficientes para ambientes urbanos. O objetivo desta dissertação é avaliar a viabilidade da execução de tarefas de aprendizado de máquina — mais especificamente, a análise de imagens — em dispositivos de borda com recursos computacionais limitados, no contexto de aplicações voltadas para cidades inteligentes. Foram desenvolvidos dois estudos de caso reais na Unicamp: (i) um sistema de estacionamento inteligente, baseado em câmeras que capturam imagens periodicamente para estimar a quantidade de vagas disponíveis; e (ii) um contador de pessoas na fila do restaurante universitário. Em ambos os casos, o processamento ocorre localmente nos dispositivos de borda, promovendo maior privacidade e menor consumo de banda. Como dispositivos de borda, foram utilizados equipamentos acessíveis, como o Raspberry Pi, além do repropósito de TV Boxes, contribuindo também para a sustentabilidade por meio da redução de resíduos eletrônicos. Todos os dispositivos testados foram capazes de executar os modelos de aprendizado de máquina da família YOLOv8 selecionados neste trabalho, retornando os resultados das inferências dentro dos intervalos de tempo exigidos pelas aplicações consideradas e sem exceder seus recursos computacionais. Adicionalmente, foi avaliada a viabilidade do treinamento local do modelo YOLOv8n nesses dispositivos, com resultados promissores: acurácia superior a 99% e mAP 50-95 acima de 90% para o caso do estacionamento em questão, levando aproximadamente 2,5 a 7 dias. Os resultados obtidos evidenciam o potencial dessas soluções para aplicações escaláveis, sustentáveis e de baixo custo em cidades inteligentesAbstract: In light of urban growth and the climate challenges highlighted by the UN, smart cities emerge as an essential alternative to promote sustainability and quality of life. In this context, the integration of the Internet of Things (IoT), Edge Computing, and Machine Learning enables efficient solutions for urban environments. The objective of this dissertation is to evaluate the feasibility of executing machine learning tasks — specifically image analysis — on edge devices with limited computational resources, within the context of applications aimed at smart cities. Two real-world case studies were developed at Unicamp: (i) a smart parking system based on cameras that periodically capture images to estimate the number of available parking spots; and (ii) a people counter for the queue at the university cafeteria. In both cases, the processing is carried out locally on edge devices, enhancing privacy and reducing bandwidth consumption. As edge devices, accessible equipment such as the Raspberry Pi was used, along with the repurposing of TV Boxes, also contributing to sustainability through the reduction of electronic waste. All tested devices were able to run the YOLOv8 machine learning models selected for this work, delivering inference results within the time intervals required by the proposed applications and without exceeding their computational capacities. Additionally, the feasibility of local training of the YOLOv8n model on these devices was evaluated, with promising results: accuracy above 99% and mAP50-95 exceeding 90% for the parking case, requiring approximately 2.5 to 7 days. The results highlight the potential of these solutions for scalable, sustainable, and low-cost applications in smart citiesAbertoMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da ComputaçãoCAPES001CNPQ131653/2023-7[s.n.]Borin, Juliana Freitag, 1978-Gomez Gonzalez, Luis Fernando, 1985-Souza, Allan Mariano deOyamada, Marcio SeijiUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSato, Gabriel Massuyoshi, 1997-20252025-04-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (62 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/33176SATO, Gabriel Massuyoshi. Computação na borda para análise de imagens em cidades inteligentes. 2025. 1 recurso online (62 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/33176. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1506609Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1506609Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-09-26T16:53:37Zoai::1506609Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-09-26T16:53:37Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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