*Buscando cada vez mais aprendizado em Visão Computacional | Inteligência Artifical | Automação | Ciência dos Dados
Este é um repositório com meu portfólio, que contempla os principais projetos que desenvolvi, além dos que estou trabalhando atualmente.
Background em: Python, SQL, C++, Machine Learning, Deep Learning e Softwares de Análise de Dados (Tableau, StreamLit e PowerBI).
Links:
Controle de Volume por Gestos -> Link para repositório
- Resumo:Desenvolvi um projeto para controlar o volume de um sistema Linux usando gestos de mão. Utilizei a câmera para capturar os gestos, e com técnicas de visão computacional, mapeei os gestos para ajustar o volume do áudio em tempo real. Oferecendo uma maneira intuitiva e sem dispositivos físicos de controlar o volume.
- Tecnologias: Python3 e Mediapipe
Face Mesh -> Link para repositório
- Resumo: Neste projeto, criei um sistema de face mesh que mapeia várias áreas da face do usuário em tempo real usando visão computacional. Utilizei uma câmera para capturar a imagem facial e identificar características como olhos, nariz e boca, possibilitando aplicações como reconhecimento facial e análise de expressões.
- Tecnologias: Python3 e Mediapipe
Hand Tracking -> Link para o repositório
- Resumo: Criei um projeto em Python3 usando a biblioteca Mediapipe para rastrear e reconhecer gestos de mãos em tempo real. O sistema captura a entrada da câmera e mapeia pontos-chave nas mãos, permitindo interações baseadas em gestos com o computador.
- Tecnologias: Python3 e Mediapipe
Contador de dedos -> Link para o repositório
- Resumo: Criei um projeto em Python3 usando a biblioteca Mediapipe para contar os dedos detectados em tempo real. O sistema utiliza a câmera para capturar a mão e, por meio do rastreamento de pontos, determina o número de dedos levantados. Uma aplicação prática desse projeto poderia ser um auxiliar em salas de aula, onde o professor pode usar gestos para fazer contagens interativas durante atividades educacionais.
- Tecnologias: Python3 e Mediapipe
Detector de Faces -> Link para o repositório
- Resumo: Neste projeto, vou explorar a detecção facial usando Cascata de Haar. No entanto, é importante observar que este é um algoritmo de detecção facial, e não de reconhecimento facial. Ele analisará uma imagem e dirá "sim, é um rosto" ou "não, não há rosto nesta imagem", sem identificar a quem esse rosto pertence.
- Tecnologias: Python3 e OpenCV (Haar Cascade Classifier)
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Detector de Cores -> Link para o repositório
- Resumo: Neste projeto, criei um sistema que detecta cores em tempo real usando processamento de imagem e visão computacional. Através da câmera, identificamos cores específicas, permitindo aplicações como rastreamento de objetos coloridos e automação baseada em cores.
- Tecnologias: Python3 e OpenCV.
Ocultador de placas de veículos -> Link para o repositório
- Resumo: Desenvolvi um programa em Python usando OpenCV para processar imagens de carros. O programa detecta automaticamente a placa do veículo e aplica um desfoque para garantir a privacidade das identificações.
- Tecnologias: Python3 e OpenCV
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Como parte do curso de Nanodegree de Veículos Autônomos da Udacity, adquiri conhecimentos e desenvolvi projetos nas seguintes áreas:
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Perception Engineering: Utilizando técnicas de Visão Computacional com OpenCV, criei algoritmos que vão desde a detecção simples de faixas de tráfego até desafios mais complexos, como detecção de objetos em movimento e percepção do ambiente usando Lidar.
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Deep Learning: Compreendi conceitos de Aprendizado Profundo, como Redes Neurais Profundas e Redes Neurais Convolucionais (CNNs), e construí um classificador de placas de trânsito, além de um algoritmo de Clonagem Comportamental que aprende a dirigir utilizando habilidades do usuário em um simulador de direção.
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Sensor Fusion e Mapeamento/Localização: Aprendi a utilizar conceitos como Filtro de Kalman e Filtro de Kalman Estendido para integrar diferentes sensores com frequências distintas e compreender como podem trabalhar juntos para solucionar problemas de mapeamento e localização.
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Engenharia de Controle: Adquiri conhecimentos sobre a tecnologia usada para controlar sistemas robóticos/automotivos, com ferramentas como Controladores PID e ROS (Sistema Operacional de Robôs).
- Projeto de identificação de Faixas de Trânsito Simples: link
- Identificação Avançada de Faixas de Trânsito e angulação da estrada: link
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- Projeto de Behavioral Cloning para simulação de um veículo autônomo em pista: link
- Simulação de Path Planning de um veículo autônomo em uma estrada: link
- Classificador de placas de trânsito com Deep Learning: link
- Projeto de controle de veículo autônomo via Controle PID: link
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Projeto de localização de veículo por filtros de partículas: link
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Projeto de Kalman Filter Extendido: link
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Projeto Final: link
Work In Progress: AWS Deep Racer
- Sistema de recomendação de produtos - Estudo simulação em uma loja de e-commerce: https://bit.ly/3wyXBlK
- Análise exploratória de uma loja de varejo e-commerce com Python e Pandas: https://bit.ly/3Jh03oo
- Estudo e análise de retenção de funcionários de uma empresa fictícia com Machine Learning: https://bit.ly/3kNufxr
- Análise de dados de autonomia de combustível utilizando Seaborn (Google Colab): https://bit.ly/30GTeFq
- Exploração e análise de dados com Streamlit (uma alternativa 100% OpenSource ao Tableau e Power BI): https://bit.ly/2Fgbo9O
- Conectando um Fiat Palio na Nuvem AWS (Work in Progress!): https://bit.ly/2I8pICg
- Projeto de Visão computacional - Implementação de algoritmo de Hand Tracking com Python e Mediapipe: http://bit.ly/3WAQHad
- Algoritmo simplificado de detecção de objetos utilizando Template Matching e OpenCV: http://bit.ly/4043K6T
- **Implementação de um algoritmo de Behavioural Cloning (Projeto de Deep Learning Avançado): ** http://bit.ly/3HAEEoW
- **Algoritmo de Inteligência Artifical para detecção de placas de trânsito : ** http://bit.ly/403KZjX
- Simulação de um projeto de controle de qualidade em uma "fábrica de cubos mágicos" - Projeto de Image Classification e Object Tracking: https://bit.ly/3nveTdN
