CV Lattes
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País de origem: Brasil
É graduando no curso de Física Bacharelado pela Universidade de São Paulo. Participou em 2013/14, durante um ano, do intercâmbio para a University of Oslo, com bolsa sanduíche concedida pela CAPES do projeto Ciências sem Fronteiro do governo federal. Tem experiência na área de Física, com ênfase em caracterização de nanopartículas por IRM, programação e desenvolvimento de soluções numéricos aplicada a biomedicina e experiência nas Linguagens de Programação: C, C++, Python e JAVA. Possui Iniciações Científicas já concluídas, com bolsa CNPq, título: "Desenvolvimento e caracterização de nanopartículas biocompatíveis à base de óxido de ferro com aplicações na terapia" e com bolsa FAPESP, título: "Marcação de células C6 de glioma com nanopartículas de Fe3O4 e desenvolvimento de uma interface gráfica para o processo de quantificação das Nanopartículas internalizadas nas células utilizando a técnica de Imagem por Ressonância Magnética". (Fonte: Currículo Lattes)
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O objetivo deste projeto é viabilizar a solução que integra hardware com câmera para aquisição de imagens, processamento embarcado para aplicação de métodos e algoritmos de machine learning e redes neurais com foco no software, para com isso identificar veículos automotores e placas com as letras e números do padrão brasileiro de identificação veicular nas imagens e por fim centralizar as…
Atualmente, o software embarcado nas câmeras do projeto é uma versão otimizada de um código open-source chamado OpenALPR [1], elaborado para reconhecimento de placas de veículos. No entanto, hoje podemos identificar diversos empecilhos neste algoritmo que comprometem a alta performance desejada no mercado, sendo os principais o baixo número de imagens processadas por segundo (cerca de trê…
Atualmente, o software embarcado nas câmeras do projeto é uma versão otimizada de um código open-source chamado OpenALPR [1], elaborado para reconhecimento de placas de veículos. No entanto, hoje podemos identificar diversos empecilhos neste algoritmo que comprometem a alta performance desejada no mercado, sendo os principais o baixo número de imagens processadas por segundo (cerca de trê…
O objetivo deste projeto é viabilizar a solução que integra hardware com câmera para aquisição de imagens, processamento embarcado para aplicação de métodos e algoritmos de machine learning e redes neurais com foco no software, para com isso identificar veículos automotores e placas com as letras e números do padrão brasileiro de identificação veicular nas imagens e por fim centralizar as…
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