XDense: A Dense Grid Sensor Network for Distributed Feature Extraction

XXXIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2015). 15 to 19, May, 2015, III Workshop de Comunicação em Sistemas Embarcados Críticos. Vitória, Brasil.

XDense: A Dense Grid Sensor Network for Distributed Feature Extraction

XXXIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2015), III Workshop de Comunicação em Sistemas Embarcados Críticos. Vitória, Brasil.

Feature Extraction in Densely Sensed Environments: Extensions to Multiple Broadcast Domains

The vision of the Internet of Things (IoT) includes large and dense deployment of interconnected smart sensing and monitoring devices. This vast deployment necessitates collection and processing of large volume of measurement data. However, collecting all the measured data from individual devices on such a scale may be impractical and time consuming. Moreover, processing these measurements requires complex algorithms to extract useful information. Thus, it becomes imperative to devise distributed information processing mechanisms that identify application-specific features in a timely manner and with a low overhead. In this article, we present a feature extraction mechanism for dense networks that takes advantage of dominance-based medium access control (MAC) protocols to (i) efficiently obtain global extrema of the sensed quantities, (ii) extract local extrema, and (iii) detect the boundaries of events, by using simple transforms that nodes employ on their local data. We extend our results for a large dense network with multiple broadcast domains (MBD). We discuss and compare two approaches for addressing the challenges with MBD and we show through extensive evaluations that our proposed distributed MBD approach is fast and efficient at retrieving the most valuable measurements, independent of the number sensor nodes in the network.

Dynamic artificial neural network for electricity market prices forecast

This paper presents an artificial neural network applied to the forecasting of electricity market prices, with the special feature of being dynamic. The dynamism is verified at two different levels. The first level is characterized as a re-training of the network in every iteration, so that the artificial neural network can able to consider the most recent data at all times, and constantly adapt itself to the most recent happenings. The second level considers the adaptation of the neural network’s execution time depending on the circumstances of its use. The execution time adaptation is performed through the automatic adjustment of the amount of data considered for training the network. This is an advantageous and indispensable feature for this neural network’s integration in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System), a multi-agent system that has the purpose of providing decision support to the market negotiating players of MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets).

Coordination between mid-term maintenance outage decisions and short-term security-constrained scheduling in smart distribution systems

Distribution systems are the first volunteers experiencing the benefits of smart grids. The smart grid concept impacts the internal legislation and standards in grid-connected and isolated distribution systems. Demand side management, the main feature of smart grids, acquires clear meaning in low voltage distribution systems. In these networks, various coordination procedures are required between domestic, commercial and industrial consumers, producers and the system operator. Obviously, the technical basis for bidirectional communication is the prerequisite of developing such a coordination procedure. The main coordination is required when the operator tries to dispatch the producers according to their own preferences without neglecting its inherent responsibility. Maintenance decisions are first determined by generating companies, and then the operator has to check and probably modify them for final approval. In this paper the generation scheduling from the viewpoint of a distribution system operator (DSO) is formulated. The traditional task of the DSO is securing network reliability and quality. The effectiveness of the proposed method is assessed by applying it to a 6-bus and 9-bus distribution system.

FineFIX®: fixador alcoólico alternativo para a prática citológica?

Um dos factores que contribui para a baixa sensibilidade da citologia urinária é a fixação em etanol. Neste trabalho foi avaliada a citomorfologia e as características tintoriais de lavados vesicais fixados pelo FineFIX® ou pelo RCL2® comparativamente aos fixados pelo etanol. A análise dos achados microscópicos revelou que as preparações fixadas pelo RCL2® apresentam qualidade inferior (p=0,001), enquanto as fixadas pelo FineFIX® apresentam qualidade semelhante às fixadas pelo etanol (p=0,204). Relativamente às características nucleares, o FineFIX® providencia qualidade superior ao etanol (p=0,027). O FineFIX® é um potencial fixador citológico por aumentar o detalhe nuclear, característica importante para o diagnóstico.

Implementação, validação e análise técnico-económico de alguns parâmetros analíticos no controlo de águas

Mestrado em Engenharia Química

Image upsampling algorithms applied on Nuclear Medicine: comparision of hqnx and nxSaI algorithms families with two interpolation algorithms - nearest neighbour and bicubic interpolation

Introduction: Image resizing is a normal feature incorporated into the Nuclear Medicine digital imaging. Upsampling is done by manufacturers to adequately fit more the acquired images on the display screen and it is applied when there is a need to increase - or decrease - the total number of pixels. This paper pretends to compare the “hqnx” and the “nxSaI” magnification algorithms with two interpolation algorithms – “nearest neighbor” and “bicubic interpolation” – in the image upsampling operations. Material and Methods: Three distinct Nuclear Medicine images were enlarged 2 and 4 times with the different digital image resizing algorithms (nearest neighbor, bicubic interpolation nxSaI and hqnx). To evaluate the pixel’s changes between the different output images, 3D whole image plot profiles and surface plots were used as an addition to the visual approach in the 4x upsampled images. Results: In the 2x enlarged images the visual differences were not so noteworthy. Although, it was clearly noticed that bicubic interpolation presented the best results. In the 4x enlarged images the differences were significant, with the bicubic interpolated images presenting the best results. Hqnx resized images presented better quality than 4xSaI and nearest neighbor interpolated images, however, its intense “halo effect” affects greatly the definition and boundaries of the image contents. Conclusion: The hqnx and the nxSaI algorithms were designed for images with clear edges and so its use in Nuclear Medicine images is obviously inadequate. Bicubic interpolation seems, from the algorithms studied, the most suitable and its each day wider applications seem to show it, being assumed as a multi-image type efficient algorithm.

Sistema de visão para percepção e navegação de um UAV Quadrotor

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Avaliação preliminar do potencial eólico com recurso a um modelo de Mesoescala

Mestrado em Engenharia Química. Ramo optimização energética na indústria química.

Plataforma de gestão de incidentes

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Área de Especialização de Telecomunicações.

Integração e contextualização de modelos 3D no ensino da área da saúde

Mestrado em Engenharia Informática. Sistemas Gráficos e Multimédia.

Leis de potência em sistemas naturais e artificiais

A Lei de Potência é uma particularidade de um sistema não linear, revelando um sistema complexo próximo da auto-organização. Algumas características de sistemas naturais e artificiais, tais como dimensão populacional das cidades, valor dos rendimentos pessoais, frequência de ocorrência de palavras em textos e magnitude de sismos, seguem distribuições do tipo Lei de Potência. Estas distribuições indicam que pequenas ocorrências são muito comuns e grandes ocorrências são raras, podendo porém verificar-se com razoável probabilidade. A finalidade deste trabalho visa a identificação de fenómenos associados às Leis de Potência. Mostra-se o comportamento típico destes fenómenos, com os dados retirados dos vários casos de estudo e com a ajuda de uma meta-análise. As Leis de Potência em sistemas naturais e artificiais apresentam uma proximidade a um padrão, quando os valores são normalizados (frequências relativas) para dar origem a um meta-gráfico.

Detecção e seguimento de objectos em imagens termográficas: análise experimental de modelos de descrição

A instalação de sistemas de videovigilância, no interior ou exterior, em locais como aeroportos, centros comerciais, escritórios, edifícios estatais, bases militares ou casas privadas tem o intuito de auxiliar na tarefa de monitorização do local contra eventuais intrusos. Com estes sistemas é possível realizar a detecção e o seguimento das pessoas que se encontram no ambiente local, tornando a monitorização mais eficiente. Neste contexto, as imagens típicas (imagem natural e imagem infravermelha) são utilizadas para extrair informação dos objectos detectados e que irão ser seguidos. Contudo, as imagens convencionais são afectadas por condições ambientais adversas como o nível de luminosidade existente no local (luzes muito fortes ou escuridão total), a presença de chuva, de nevoeiro ou de fumo que dificultam a tarefa de monitorização das pessoas. Deste modo, tornou‐se necessário realizar estudos e apresentar soluções que aumentem a eficácia dos sistemas de videovigilância quando sujeitos a condições ambientais adversas, ou seja, em ambientes não controlados, sendo uma das soluções a utilização de imagens termográficas nos sistemas de videovigilância. Neste documento são apresentadas algumas das características das câmaras e imagens termográficas, assim como uma caracterização de cenários de vigilância. Em seguida, são apresentados resultados provenientes de um algoritmo que permite realizar a segmentação de pessoas utilizando imagens termográficas. O maior foco desta dissertação foi na análise dos modelos de descrição (Histograma de Cor, HOG, SIFT, SURF) para determinar o desempenho dos modelos em três casos: distinguir entre uma pessoa e um carro; distinguir entre duas pessoas distintas e determinar que é a mesma pessoa ao longo de uma sequência. De uma forma sucinta pretendeu‐se, com este estudo, contribuir para uma melhoria dos algoritmos de detecção e seguimento de objectos em sequências de vídeo de imagens termográficas. No final, através de uma análise dos resultados provenientes dos modelos de descrição, serão retiradas conclusões que servirão de indicação sobre qual o modelo que melhor permite discriminar entre objectos nas imagens termográficas.

Indexação e pesquisa de informação com base em ontologias interligadas

Tecnologias da Web Semântica como RDF, OWL e SPARQL sofreram nos últimos anos um forte crescimento e aceitação. Projectos como a DBPedia e Open Street Map começam a evidenciar o verdadeiro potencial da Linked Open Data. No entanto os motores de pesquisa semânticos ainda estão atrasados neste crescendo de tecnologias semânticas. As soluções disponíveis baseiam-se mais em recursos de processamento de linguagem natural. Ferramentas poderosas da Web Semântica como ontologias, motores de inferência e linguagens de pesquisa semântica não são ainda comuns. Adicionalmente a esta realidade, existem certas dificuldades na implementação de um Motor de Pesquisa Semântico. Conforme demonstrado nesta dissertação, é necessária uma arquitectura federada de forma a aproveitar todo o potencial da Linked Open Data. No entanto um sistema federado nesse ambiente apresenta problemas de performance que devem ser resolvidos através de cooperação entre fontes de dados. O standard actual de linguagem de pesquisa na Web Semântica, o SPARQL, não oferece um mecanismo para cooperação entre fontes de dados. Esta dissertação propõe uma arquitectura federada que contém mecanismos que permitem cooperação entre fontes de dados. Aborda o problema da performance propondo um índice gerido de forma centralizada assim como mapeamentos entre os modelos de dados de cada fonte de dados. A arquitectura proposta é modular, permitindo um crescimento de repositórios e funcionalidades simples e de forma descentralizada, à semelhança da Linked Open Data e da própria World Wide Web. Esta arquitectura trabalha com pesquisas por termos em linguagem natural e também com inquéritos formais em linguagem SPARQL. No entanto os repositórios considerados contêm apenas dados em formato RDF. Esta dissertação baseia-se em múltiplas ontologias partilhadas e interligadas.