ARDOP
Este projeto visa melhorar a observação das pessoas através de abordagens robustas e discriminativas para minimizar imprecisões e abordar tarefas avançadas como o reconhecimento de atividades. Isso permite o desenvolvimento de aplicativos automáticos de monitoramento de ambiente.
DeepEyes
O DeepEyes tem como objetivo desenvolver soluções algorítmicas de computação visual e inteligência de máquina para problemas relacionados à computação forense, segurança digital e vigilância eletrônica.
DET
O DET propõe o desenvolvimento de métodos para detecção de pedestres com o objetivo de reduzir o custo computacional e manter a precisão obtida por detectores que obtêm bons resultados mas possuem um custo computacional elevado.
GigaFrames
O principal objetivo do GigaFrames é implementar e consolidar um núcleo emergente caracterizado pela criação de uma linha de pesquisa denominada Vigilância e Computação Forense.
HAR-HEALTH
O objetivo do projeto Har-Health é a pesquisa e desenvolvimento de métodos e algoritmos capazes de reconhecer automaticamente atividades humanas relacionadas a doenças crônicas (diabetes, hipertensão, obesidade e envelhecimento) com base em informações visuais, sinais captados por sensores em dispositivos móveis pessoais e sinais captados por sensores instalados nos ambientes.
HITSENSE
Investigação e desenvolvimento de soluções no âmbito da análise de sensores com o objetivo de incorporar métodos automáticos de processamento de dados sensoriais recolhidos por rastreadores instalados em veículos motorizados.
Keymaker
O projeto aborda a pesquisa de novos algoritmos de reconhecimento de atividades humanas extraindo informações como a importância dos objetos na realização da atividade, entendendo a interação dos indivíduos com os objetos presentes na cena.
Making Sense
Um dos principais objetivos do monitoramento ambiental automático é extrair informações sobre atividades realizadas por humanos, a fim de detectar interações entre agentes e identificar padrões de comportamento suspeitos. Para que as atividades sejam analisadas, é necessário resolver um conjunto de problemas, como detecção e identificação de agentes no local, rastreamento ao longo do tempo, possivelmente entre diferentes câmeras, reconhecimento de ações individuais.
SmartView
Com o objetivo de auxiliar no monitoramento e, consequentemente, na segurança dos torcedores presentes nas competições esportivas, este projeto visa empregar técnicas de visão computacional para automatizar a resolução dos problemas acima, a fim de fornecer informações relevantes aos responsáveis pelo monitoramento dos torcedores nas competições esportivas.
SMS
Este projeto tem dois objetivos. i) o estudo, desenvolvimento e avaliação de algoritmos a serem incorporados ao protótipo de sistema de vigilância capaz de analisar vídeo automaticamente e ii) criação, desenvolvimento, implementação e validação experimental de protótipo de sistema de vigilância inteligente capaz de monitorar trabalhadores em regiões de exploração de petróleo plataforma usando dados visuais.
Subproject 37
Avaliação e monitoramento da morbimortalidade em municípios afetados pelo rompimento da Barragem I da Mina “Córrego do Feijão”
V+
Neste projeto, dados visuais capturados por câmeras de monitoramento ambiental serão utilizados como entrada para módulos de análise (soluções baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina a serem desenvolvidas). Todas as soluções serão implementadas em dispositivos embarcados com pouco poder computacional e, portanto, necessitando de pesquisas voltadas à compressão de modelos profundos.
VER+
Este projeto centra-se na resolução de problemas relacionados com a vigilância visual em grande escala, onde os dados são adquiridos a partir de múltiplas câmaras de vigilância.