Notícia

Murilo Francisco de Freitas, estudante de Bacharelado em Ciência da Computação na Udesc Joinville, desenvolveu o estudo de um aplicativo de celular em seu Trabalho de Conclusão de Curso (TCC). O aplicativo identifica painéis de segurança de substâncias perigosas transportadas, utilizando redes neurais convolucionais para aumentar a agilidade e reduzir erros humanos.

A solução combina inteligência artificial e uma aplicação móvel para a identificação precisa de painéis de segurança, essencial em situações de emergência. Em caso de acidentes, a rápida identificação das substâncias transportadas é crucial, pois diferentes produtos requerem medidas e precauções específicas para minimizar riscos e evitar consequências graves para o meio ambiente e a saúde pública.

Frequentemente, civis próximos a incidentes não possuem o conhecimento necessário para identificar substâncias perigosas e tomar ações adequadas. Informações relevantes sobre a placa identificada, a substância transportada, número de identificação ONU, código de risco, classe e possíveis riscos subsidiários são disponibilizados com o uso da aplicação.

O TCC, intitulado “Aprendizado de Máquina Aplicado no Reconhecimento de Placas de Identificação no Transporte de Substâncias Perigosas”, foi orientado pelo professor Rafael Parpinelli e defendido nesta terça-feira (25). A banca avaliadora, composta pelos professores Gilmário Barbosa e André Tavares, aprovou o trabalho. 

O aplicativo ainda não está disponível. Segundo o orientador, será dada continuidade na pesquisa e aprimoramento do sistema de reconhecimento. A apresentação do TCC contou com a presença de representantes dos bombeiros voluntários de Joinville, incluindo Fernando Boni, líder do grupamento de emergências ambientais, e os bombeiros voluntários em formação Matheus Bittencourt e Elen Dalquano. 

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