Trabalho de Conclusão de Curso

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Análise comparativa de protocolos de transmissão em tempo real: um estudo sobre RTMP e SRT em condições de mobilidade
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-30) Hoog, Ana Paula; Silva, Eraldo Silveira e; http://lattes.cnpq.br/0916545233469122; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; Sobral, Marcelo Maia; http://lattes.cnpq.br/7354062579977371
O presente trabalho tem como objetivo realizar uma análise comparativa entre os proto- colos de transmissão de vídeo em tempo real Real-Time Messaging Protocol (RTMP) e Secure Reliable Transport (SRT). O estudo foca em avaliar o desempenho desses proto- colos em termos de confiabilidade, abordando aspectos como taxa de perda de pacotes, frequência e duração de interrupções na transmissão (buffering), e erros na entrega de pacotes, considerando a mobilidade dos usuários. A metodologia do estudo envolve a simulação de cenários no software Objective Modular Network Testbed in C++ (OM-NeT++), com coleta de dados sobre o comportamento dos protocolos em cenário híbrido de aplicação real com uma rede simulada. Com essa análise, espera-se evidenciar a eficiên- cia do protocolo SRT, destacando seu potencial em aplicações de transmissão de vídeo em tempo real, especialmente para sugerir melhorias em câmeras de vigilância. A utilização desse protocolo pode proporcionar maior estabilidade, qualidade de imagem e menor la- tência em cenários críticos, como monitoramento remoto e vigilância de perímetros, além de otimizar o uso da largura de banda e garantir a integridade das transmissões, mesmo em condições de rede adversas.
Reconhecimento por imagem de lances de xadrez com visão computacional e redes neurais convolucionais
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-28) Rosa, Andrey Adriano da; Nóbrega, Roberto Wanderley da; Moecke, Marcos; http://lattes.cnpq.br/6542999344939585; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075; http://lattes.cnpq.br/9729907081974293; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma aplicação de visão computacional, baseada em processamento digital de imagens e redes neurais convolucionais, para o reconhecimento de lances de xadrez a partir de uma sequência de imagens capturadas durante uma partida, lance a lance. A solução foi implementada em Python, utilizando a biblioteca OpenCV e um modelo YOLOv11 treinado na plataforma Roboflow com um conjunto de imagens de partidas de xadrez criado pelo autor. O modelo alcançou uma precisão de 97,3% na identificação das peças no tabuleiro. A aplicação é capaz de reconhecer todos os lances realizados ao longo da partida e gerar, ao final, um relatório detalhado em notação algébrica de xadrez.
Simulação de transmissor e receptor PTT-A3 para aplicações no sistema de satélites ARGOS-3
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-11-18) Barcella, Arthur Cadore Matuella; Nóbrega, Roberto Wanderley da; Souza, Richard Demo; https://orcid.org/0000-0002-7389-6245; http://lattes.cnpq.br/6825512654223870; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075; http://lattes.cnpq.br/2107432747219920; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991
O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento e simulação de um sistema de modulação e demodulação, utilizando os padrões da terceira geração do sistema de satélites ARGOS-3. Este padrão é utilizado em Plataformas de Coleta de Dados (PCDs) voltadas ao monitoramento ambiental, e emprega técnicas de comunicação digital, como modulação QPSK, codificação convolucional e embaralhamento de dados, com o objetivo de aumentar a confiabilidade do enlace de satélite. A metodologia adotada envolve o estudo de especificações do padrão de comunicação, a estrutura dos datagramas transmitidos pelas PCDs e a implementação, em ambiente simulado, dos blocos responsáveis pela transmissão e recepção digital. O conjunto de simulações vai desde a geração da portadora pura, passando pela palavra de sincronismo e codificação da mensagem do usuário, até ademodulação e recuperação dos dados transmitidos, incluindo a sincronização de tempo, frequência e fase.
Sistema autossuficiente de monitoramento remoto de qualidade da água em açudes para piscicultura
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-26) Cristiano, Fausto; Boabaid Neto, Carlos; https://orcid.org/0009-0001-3722-9592; http://lattes.cnpq.br/1514581902218281; http://lattes.cnpq.br/4294601313509775; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; Valle, Odilson Tadeu; https://orcid.org/0000-0002-4968-5077; http://lattes.cnpq.br/8054433579343358
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema autossuficiente para o monitoramento contínuo da qualidade da água em piscicultura, utilizando tecnologia para transmissão dos dados NB-IoT. O objetivo principal é otimizar a piscicultura em ambientes controlados, garantindo condições ideais para o crescimento saudável dos peixes e aumentando a eficiência produtiva. Foram implementados sensores para monitorar parâmetros críticos (pH e temperatura), sendo os dados coletados transmitidos para uma plataforma de análise visual Dashboard Blynk. A arquitetura do sistema foi projetada para operar com bateria com recarregamento por energia solar, assegurando autonomia energética mesmo em dias de baixa irradiação solar. Os resultados demonstraram a efetividade do sistema, com a transmissão bem sucedida dos dados para a plataforma e avisualização em tempo real pelo usuário. O sistema permite ao produtor tomar decisões informadas com base nos insights fornecidos pela análise dos dados coletados. A combinação de sensores precisos, conectividade remota e energia sustentável qualifica o sistema desenvolvido como uma solução viável.
Avaliação de bancos de dados para séries temporais: um estudo comparativo entre MariaDB e InfluxDB
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-25) Virgilio, Filipi; Hoeller Junior, Arliones Stevert; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; http://lattes.cnpq.br/3385909273182668; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; Souza, Ramon Hugo de; http://lattes.cnpq.br/8393219100771939
O avanço da inteligência artificial e o aumento dos dispositivos da Internet das Coisas (IoT) geram a necessidade de armazenar grandes volumes de dados temporais. No entanto, bancos de dados relacionais tradicionais, como o MariaDB, enfrentam desafios ao lidar com séries temporais devido à sua estrutura, que pode impactar o desempenho em operações de inserção e consulta quando o volume de dados cresce significativamente. Este trabalho compara os tempos de inserção e recuperação de dados, e o espaço de armazena mento entre bancos de dados relacionais tradicionais e soluções especializadas em séries temporais, focando no MariaDB e InfluxDB. Definimos métricas para comparar tempo de resposta e eficiência de armazenamento, visando fornecer uma análise comparativa que destaque vantagens e desvantagens de cada solução para projetos que dependem de dados temporais. A análise mostra que o MariaDB tem limitações na gestão de grandes volumesde dados, especialmente quando o banco e seus índices não estão bem estruturados, enquanto o InfluxDB, projetado para séries temporais, oferece melhor gestão e otimização de espaço.
Detecção de alvos escondidos em florestas utilizando imagens SAR de baixa frequência
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-06-24) Pedro, Gabriel Luiz Espindola; Medeiros, Diego da Silva de; Alves, Dimas Irion; https://orcid.org/0000-0002-5443-6446; http://lattes.cnpq.br/2169963993021819; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; http://lattes.cnpq.br/2688790745026668; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Nóbrega, Roberto Wanderley da; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075
A detecção de alvos ocultos sob a vegetação continua sendo um dos principais desafios enfrentados por sistemas de radar de abertura sintética (SAR) operando em bandas de frequência com resolução compatível ao comprimento de onda. A presença de vegetação densa dificulta a distinção entre o retorno do alvo e o ruído de fundo, exigindo modelagens estatísticas mais precisas para o clutter. Neste contexto, este artigo propõe a utilização da distribuição Gamma bivariada como modelo estatístico do clutter, demonstrando que ela se apresenta como um modelo mais adequado para imagens de intensidade diferença obtidas por sistemas SAR VHF UWB. A abordagem foi implementada em algoritmos de detecção de mudança (CD), tanto na forma iterativa quanto na não iterativa, ambos fundamentados no Teorema de Bayes. A eficácia do modelofoi avaliada por meio de curvas ROC, obtendo-se probabilidades de detecção de 98.94% para o método não iterativo e 98.99% para o método iterativo, ambos com uma taxa de falso alarme fixada em um falso alarme por quilômetro quadrado. Os resultados mostram que o modelo proposto oferece desempenho superior às distribuições tradicionalmente adotadas na literatura, com destaque para a aplicação no algoritmo não iterativo.
Desenvolvimento de uma API RESTful e integração com blockchain Ethereum para aplicação de Smart Grid
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-28) Medeiros, Guilherme da Silva de; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; Nogueira, Evanaska Maria Barbosa; http://lattes.cnpq.br/7462596070881991
Este trabalho propõe uma solução tecnológica para facilitar transações de energia elétrica no mercado livre brasileiro por meio da integração entre redes inteligentes (smart grids) e tecnologia blockchain. ntando com um levantamento bibliográfico e análise do setor energético nacional, abordando o crescimento da demanda elétrica e a expansão do mercado livre de energia. Foi explorado o conceito de smart grids como ecossistemas tecnológicos capazes de suportar a geração, distribuição, monitoramento e comercialização de energia com maior eficiência e segurança. Na sequência, investigou-se o papel da blockchain como ferramenta capaz de garantir integridade, rastreabilidade e imutabilidade nas transações energéticas peer-to-peer. Como aplicação prática, foi desenvolvida uma API RESTful conectada a uma instância Ethereum local, executada em contêiner Docker, capaz de criar contas, consultar saldos e realizar transações simuladas de energia. A arquiteturaempregada foi modular e em microsserviços, utilizando autenticação criptográfica e validação por consenso. Os resultados demonstraram ganhos em auditabilidade, eliminação de intermediários, segurança dos dados e flexibilidade para expansão futura da solução. Apesar de desafios como latência e custos de armazenamento, estratégias foram adotadas para otimizar desempenho. Como proposta de continuidade, recomenda-se o desenvolvimento de contratos inteligentes específicos e interfaces web para facilitar o uso por usuários comuns. A conclusão aponta que a integração entre smart grids e blockchain representa um avanço significativo rumo à modernização e descentralização do setor energético brasileiro.
Aplicação de modelos fundacionais de séries temporais para a previsão em diferentes domínios
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-12-08) Paulo, Gustavo; Hoeller Junior, Arliones Stevert; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; http://lattes.cnpq.br/6468389406092003; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584; Valle, Odilson Tadeu; https://orcid.org/0000-0002-4968-5077; http://lattes.cnpq.br/8054433579343358
Diante da evolução dos Time Series Foundation Models (TSFM) e de sua capacidade de capturar dependências temporais complexas sem ajustes específicos, esses modelos vêm transformando pipelines de previsão em diversos domínios. A predição zero-shot dos TSFM elimina a etapa de coleta massiva de dados rotulados para treinamento, o que é especialmente vantajoso em aplicações onde os dados são escassos ou custosos de obter. Além disso, esses modelos podem ser re-treinados para especialização em um domínio específico. Este trabalho realiza um levantamento do estado da arte e uma avaliação experimental de TSFM de código aberto em séries temporais provenientes de múltiplos domínios do Monash Time Series Forecasting Repository, um repositório de séries temporais públicas. O desempenho dos modelos é quantificado por métricas como Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) e Mean AbsoluteScaled Error (MASE). Os resultados são comparados considerando a previsão de séries temporais em diferentes setores, avaliando sua viabilidade e seu potencial estratégico.
Especificação de sistema modular para redução da evasão e retenção acadêmica
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-25) Ribeiro, Jeneffer Farias Bora; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; https://lattes.cnpq.br/9328341406178662; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584
A missão do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) é promover a inclusão e formar cidadãos por meio da educação profissional, científica e tecnológica, gerando, difundindo e aplicando conhecimento e inovação para contribuir com o desenvolvimento socioeconômico e cultural. No entanto, a evasão e a retenção de alunos comprometem essa missão, dificultando a formação de profissionais. Para apoiar o principal objetivo da instituição, é essencial adotar métodos que incentivem a conclusão da formação dos estudantes. Este trabalho tem como objetivo especificar a implementação de um sistema composto por serviços modulares, projetados para coletar, processar e disponibilizar dados acadêmicos de forma estruturada. Esses serviços viabilizam a extração de informações sobre os alunos, permitindo seu tratamento e distribuição para interfaces que possam alertar os responsáveis pelo processo educacional sobre possíveis casos de evasão ou retenção. A especificação abrange a definição de pipelines de dados, algoritmos de classificação e serviços de troca de mensagens, proporcionando uma abordagem proativa para o acompanhamento dos estudantes e a tomada de decisões estratégicas ao longo de sua trajetória acadêmica.
Desenvolvimento de uma metodologia utilizando aprendizado de máquina para estimativa de perdas energéticas em usinas fotovoltaicas por falhas em trackers
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-02-28) Raupp, Lucas Coelho; Noronha Neto, Mário de; Souza, Richard Demo; https://orcid.org/0000-0002-7389-6245; http://lattes.cnpq.br/6825512654223870; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; Hoeller Junior, Arliones Stevert; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; Nóbrega, Roberto Wanderley da; http://lattes.cnpq.br/0845572758065075
Diante da crescente demanda por fontes de energia renováveis, a energia solar tem ganhado destaque global por sua eficiência e sustentabilidade. Para maximizar a sua geração, usinas de grande porte utilizam trackers, dispositivos que ajustam a inclinação dos painéis solares conforme a posição do sol. No entanto, anomalias como o travamento desses dispositivos comprometem o desempenho das usinas, reduzindo a geração e demandando ações corretivas por parte dos operadores. Este trabalho propõe uma metodologia para estimar o percentual de perdas energéticas causadas por esse problema em uma usina solar de grande porte localizada no Brasil. O método foi desenvolvido em quatro etapas: tratamento e geração de dados, construção de uma tabela de perdas, criação de um modelo de Machine Learning, e aplicação em cenários reais. Como resultado, obteve-se uma regressão polinomial de segundo grau capaz de estimar perdas passadas e futuras de maneira simples e rápida, com precisão média de 86% quando comparada com a tabela de perdas gerada previamente, demonstrando o potencial do método tanto em aplicações acadêmicas quanto corporativas.
Guarda-volumes inteligentes com auditoria
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-21) Silva, Luiza Alves da; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584; Henrique, Clayrton Monteiro; https://orcid.org/0009-0000-7663-960X; http://lattes.cnpq.br/9740188834034485; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678
Este projeto desenvolve um guarda-volumes que integra um microcontrolador e um servidor para monitorar e registrar suas interações, como a identificação do usuário, compartimento ocupado e o tempo de uso. Utilizando tecnologia RFID, o sistema controla automaticamente a abertura e o fechamento das portas, melhorando a segurança e a eficiência na identificação dos usuários. O projeto engloba também uma adaptação mecânica para a abertura automatizada dos compartimentos por meio de sistemas eletrônicos. O microcontrolador integrado com uma interface de rede permite o acesso controlado ao armário, efetuando a autorização de usuários no sistema, enquanto o servidor visa simplificar a gestão com auditoria no sistema. Espera-se que o projeto facilite a operação tanto para os administradores do local quanto para os usuários dos guarda-volumes, reduzindo os inconvenientes associados à abertura e à segurança dos compartimentos.
Análise da aderência das disciplinas optativas do curso de engenharia de telecomunicações do IFSC Câmpus São José frente às demandas do mercado de trabalho em Santa Catarina
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-25) Sonaglio, Schaiana Fernanda; Torresini, Ederson; http://lattes.cnpq.br/4590223392299678; Amaral, Cleber Jorge; https://orcid.org/0000-0003-3877-6114; http://lattes.cnpq.br/1527306876321584; Henrique, Clayrton Monteiro; https://orcid.org/0009-0000-7663-960X; http://lattes.cnpq.br/9740188834034485
A formação acadêmica em Engenharia de Telecomunicações deve considerar, além dos conteúdos obrigatórios, o papel das disciplinas optativas na construção das competências profissionais. Inseridas como parte flexível do currículo, essas disciplinas têm o potencial de incorporar com mais agilidade as transformações tecnológicas e setoriais. Diante disso, investiga-se neste trabalho em que medida as competências desenvolvidas nas discipli- nas optativas do curso de Engenharia de Telecomunicações do Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC) – Câmpus São José se alinham às demandas do mercado de trabalho no estado de Santa Catarina. A metodologia consiste na extração de palavras-chave a partir dos objetivos das disciplinas optativas, normalizadas e validadas com base em sua recorrência em descrições de vagas. Em seguida, utiliza-se web scraping e mineração de texto para identificar essas palavras-chave em anúncios de emprego. Os resultados permi- tirão avaliar a aderência entre currículo e mercado, subsidiando tanto o aprimoramento das disciplinas quanto a tomada de decisão dos estudantes na escolha de suas trajetórias formativas.
Desenvolvimento de um sistema de detecção de pragas em soja utilizando técnicas de aprendizado de máquina
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-28) Tonini, Vinicius Figueiró; Martins, Ramon Mayor; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991; http://lattes.cnpq.br/6107207722566973; Medeiros, Diego da Silva de; http://lattes.cnpq.br/5102150000360627; Hoeller Junior, Arliones Stevert; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862
O agronegócio no Brasil é fundamental para o crescimento econômico e movimenta trilhões de reais a cada ano. Esse avanço é impulsionado pela exportação da soja e pela adoção de soluções inovadoras que aumentam a produtividade e a eficiência no campo. O Brasil se destaca como líder na exportação da soja, atendendo a uma demanda global crescente por esse grão. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo avaliar a viabilidade técnica de uma solução baseada em Inteligência Artificial (IA) para auxiliar na identificação de pragas em lavouras de soja. Para isso, foi desenvolvido um protótipo funcional composto por um modelo de aprendizado de máquina treinado com imagensde plantas de soja afetadas por pragas e exemplares saudáveis, integrado a um aplicativo móvel que permite que usuários enviem fotos e recebam previsões em tempo real. A proposta demonstra, em ambiente acadêmico, o potencial de integração entre IA e dispositivos móveis no monitoramento agrícola. Como resultado, obteve-se um sistema funcional que pode servir de base para estudos futuros e validação de tecnologias semelhantes em aplicações reais.
Desenvolvimento de uma ferramenta para detecção e predição de falhas em trackers para usinas fotovoltaicas de grande porte
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-07-29) Rosa, Yago Castro; Hoeller Junior, Arliones Stevert; Noronha Neto, Mário de; https://orcid.org/0000-0002-5379-9931; http://lattes.cnpq.br/7006158843532073; https://orcid.org/0000-0002-8883-8523; http://lattes.cnpq.br/7364899237118862; http://lattes.cnpq.br/1498266878491014; Valle, Odilson Tadeu; https://orcid.org/0000-0002-4968-5077; http://lattes.cnpq.br/8054433579343358; Martins, Ramon Mayor; https://orcid.org/0000-0002-1952-0909; http://lattes.cnpq.br/6289204315531991
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta baseada em aprendizado de máquina para detecção e predição de falhas em trackers de usinas fotovoltaicas. A metodologia combina análise física, por meio da comparação entre ângulos reais e teóricos, com técnicas de machine learning. A detecção de anomalias permitiu classificar os trackers como saudáveis ou falhos, enquanto os modelos preditivos, um autoencoder não supervisionado e dois modelos XGBoost (classificador e regressor), anteciparam falhas com até dois dias de antecedência. Os melhores resultados foram obtidos para o horizonte de um dia utilizando o modelo regressor, com revocação de 73% e precisão de 80%. A solução inclui uma interface interativa em Streamlit para visualizaçãoe acompanhamento das falhas, contribuindo para um monitoramento proativo e eficiente da operação. Como diferencial, destaca-se a integração de abordagens supervisionadas e não supervisionadas, aliadas à modelagem física, otimizadas com métricas voltadas à detecção de eventos raros.

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