Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Departamento de Computação (DC)

Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
Campus São Carlos

Plataforma Lattes / outubro de 2020

Emerson Carlos Pedrino

Professor (Dr.) Associado do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Possui graduação em Engenharia Elétrica Eletrônica pela Universidade de São Paulo (Primeiro lugar entre os formandos, tendo recebido os prêmios CREA e Instituto de Engenharia) e em Bacharelado em Física Computacional, também pela Universidade de São Paulo (Primeiro lugar entre os formandos de Física Computacional) - EESC (2016) e IFSC (2000) -, Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo - EESC (2003) - e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo - EESC (2008). Também, fez Pós doutorado em Engenharia Eletrônica (como Professor Visitante) no Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade de York, Inglaterra, com bolsa de pesquisa financiada pela FAPESP (2018-2019), e continua colaborando no desenvolvimento de aplicações em hardware, envolvendo sistemas inteligentes, para o projeto: "Continuous on-line adaptation in many-core systems: from graceful degradation to graceful amelioration". Além disso, possui Especialização em Geoprocessamento pela Universidade Federal de São Carlos (2003). Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação, Engenharia Elétrica Eletrônica e Geoprocessamento, atuando principalmente nos seguintes temas: desenvolvimento de arquiteturas rápidas e inteligentes para processamento de imagens e vídeo em tempo real utilizando FPGAs, programação genética, morfologia matemática, sensoriamento remoto, visão robótica, aprendizado de máquina e arquiteturas de muitos núcleos (manycore). Por fim, nos últimos anos, tem sido membro de corpo editorial e revisor de importantes periódicos internacionais relacionados a sua área de pesquisa (Integrated Computer-Aided Engineering, International Journal of Neural Systems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Journal of Electronic Imaging, IEEE Latin America, Applied Soft Computing, entre outros), além de assessor FAPESP para avaliação de projetos nacionais. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/6481363465527189 (25/05/2020)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise: 2009-2020
  • Endereço: Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Computação. Rodovia Washington Luiz , km 235, 13565-905 - Sao Carlos, SP - Brasil Telefone: (016) 33518613
  • Grande área: Engenharias
  • Área: Engenharia Elétrica
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (9)
    1. 2019-Atual. Investigacao de Tecnicas de Mapeamentos Eficientes de Aplicacoes de Processamento de Video/Imagens em Arquiteturas Many-Cores
      Descrição: A frequência máxima de processadores de núcleo único tem atingido seu limite de operação, e fabricantes de chips de microprocessadores têm construído pastilhas de múltiplos núcleos, onde cada núcleo opera com frequências menores em relação às pastilhas contendo somente um núcleo. Além disso, com a demanda por desempenho de aplicações complexas crescendo muito rapidamente nos últimos anos, há uma necessidade emergente por processadores de múltiplos e muitos núcleos (many-cores) que possam se comunicar e fornecer paralelismo cada vez maior. Para mapear aplicações em sistemas de múltiplos/muitos núcleos as aplicações precisam ser particionadas em múltiplas tarefas (representadas por grafos), que possam ser executadas concorrentemente nos diferentes núcleos. Assim, surge a necessidade de desenvolvimento de metodologias de mapeamento mais eficientes e que forneçam mapas ótimos satisfazendo as necessidades requeridas pelas diversas aplicações. Logo, tal problema é classificado como NP-difícil, e heurísticas baseadas no conhecimento de domínio da aplicação precisam ser utilizadas nesse contexto, para encontrar as soluções requeridas. Assim, neste estudo, investiga-se o uso de AGs multiobjetivos para geração automática de mapas de aplicações, visando-se métricas tolerantes a falhas e de alto desempenho, contendo como exemplos de casos tarefas concorrentes de visão computacional, adequadas a arquiteturas de muitos núcleos (many-cores). Financiador: UFSCar. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / PARIS, PAULO CESAR DONIZETI - Integrante / DE LIMA, DENIS PEREIRA - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    2. 2019-Atual. Investigacao do uso de tecnicas de estado da arte em inteligencia artificial e visao computacional para desenvolvimento de um prototipo em hardware de substituicao sensorial para uso diario por pessoas com deficiencia visual
      Descrição: A cegueira ou a deficiência visual severa é uma das causas que podem comprometer a mobilidade de um indivíduo, sendo um desafio para programas de intervenção e reabilitação. Estatísticas apresentadas, em 2019, da Organização Mundial da Saúde (OMS), mostram que pelo menos 2,2 bilhões de pessoas possuem algum tipo de deficiência visual ou cegueira. No Brasil, de acordo com o Conselho Brasileiro de Oftalmologia (CBO), existem cerca de 1,2 milhões de cegos. O quadro vem se tornando preocupante porque o número de pessoas com deficiência visual está aumentando em aproximadamente dois milhões por década. Há uma estimativa de que o número de pessoas cegas possa dobrar em 2020. Para pessoas cegas, há alternativas de uso de dispositivos de substituição sensorial, que permitem extrair informações relacionadas ao meio ou aos objetos, por meio de diversos sensores (câmeras de vídeo, por exemplo), respondendo de forma tátil e/ou auditiva ao indivíduo, para tomada de decisão. O avanço tecnológico de sensores ópticos e eletrônicos, bem como avanços na área de visão computacional e inteligência artificial, têm tornado o desenvolvimento desses sistemas bastante promissor. Atualmente, não só existem diversos estudos envolvendo o tema em questão, mas também muitos sistemas e projetos relacionados, tais como aplicativos para smartphones e sistemas inteligentes para localização e navegação, que auxiliam no dia a dia dessas pessoas. Neste trabalho, pretende-se fazer uma investigação sobre várias formas de tecnologias e métodos para desenvolvimento de um protótipo de baixo custo e baixo consumo energético embarcado em hardware para substituição sensorial. Para isso, serão realizadas entrevistas com especialistas e com pacientes de várias ONGs de apoio a essas pessoas, a fim de entender melhor suas necessidades. A partir disso, serão investigados algoritmos de visão computacional e inteligência artificial essenciais para o desenvolvimento do referido protótipo. Além disso, este deverá integrar funcionalidades como as do Seeing AI, da Microsoft, para auxílio a leitura de textos impressos em livros, cardápios de restaurantes, placas de ruas e anotações manuscritas, além de ajudar na identificação de notas e produtos por meio de códigos de barras. Também, é pretendido realizar reconhecimentos faciais no dispositivo, com o intuito de descrever a aparência física de pessoas, humor e situações que estão acontecendo na cena capturada, além de auxiliar na localização e navegação do indivíduo. Financiador: UFSCar. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / Natal Henrique Cordeiro - Integrante / Antonio M B Dourado - Integrante / Ricardo S Casado - Integrante / Renan G Alboy - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    3. 2018-2019. Projeto FAPESP - Bolsa de Pesquista no Exterior - 2017/26421-3: Investigacao do uso de Sistemas Inteligentes para Mapeamento Eficiente de Aplicacoes em Arquiteturas Many-Core
      Descrição: A frequência máxima de processadores de núcleo único (single-core) tem atingido seu limite de operação e fabricantes de chips têm construído pastilhas de múltiplos núcleos (multi-core), onde cada núcleo opera com frequências menores em relação às pastilhas contendo somente um núcleo. Além disso, com a demanda por desempenho de aplicações complexas crescendo muito rapidamente nos últimos anos, há uma necessidade emergente por processadores de múltiplos e muitos núcleos (many-cores) que possam se comunicar e fornecer paralelismo cada vez maior. Para mapear aplicações em sistemas de múltiplos/muitos núcleos, as aplicações precisam ser particionadas em múltiplas tarefas que possam ser executadas concorrentemente nos diferentes núcleos. Assim, surge a necessidade de desenvolvimento de metodologias de mapeamento mais eficientes, e que forneçam mapas ótimos satisfazendo as necessidades requeridas pelas diversas aplicações. Logo, tal problema é classificado como NP-difícil e heurísticas baseadas no conhecimento de domínio da aplicação precisam ser utilizadas nesse contexto para encontrar as soluções requeridas. Assim, neste projeto de pesquisa é pretendido investigar o uso de sistemas inteligentes, em particular o de AGs multiobjetivos, para geração automática de mapas de aplicações, contendo como exemplos de casos tarefas concorrentes de visão computacional, em arquiteturas de muitos núcleos (many-core) implementadas por meio de FPGAs, permitindo-se assim que essas sejam tolerantes a falhas, eficientes e de alto desempenho.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / Gianluca Tempesti - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    4. 2017-2019. IoT - UFSCar - Internet das Coisas
      Descrição: A Internet das Coisas (IoT) será composta por bilhões de dispositivos interconectados capazes de sensoriamento, comunicação e ação. O volume de dados produzido por esses dispositivos vai desafiar as estratégias atuais de gerenciamento de grandes volumes de dados e vai contribuir para a evolução das tecnologias de Big Data. Este projeto tem como objetivo o estabelecimento de IoT como uma área de pesquisa no DC-UFSCar, inicialmente através da estruturação de um laboratório e ambiente de pesquisa e desenvolvimento IoT que possua um conjunto mínimo de camadas e módulos que compõem a arquitetura IoT incluindo as 3 principais camadas: rede de sensoriamento, rede de comunicação e camada de inteligência. Outros submódulos componentes desta arquitetura e que estarão disponíveis para pesquisa e desenvolvimento incluem uma plataforma de software middleware IoT open source, módulo de armazenamento de análise de dados com tecnologia BigData, aplicações IoT, módulos de identificação e captura automatizada de dados (AIDC), camada de transporte de dados, protocolos de comunicação para IoT e padrões de protocolos, bem como segurança de dados, tecnologia de comunicação e análise de contexto, que estarão disponíveis para uso em projetos dentro do contexto IoT. A fase inicial deste projeto está planejada para durar 2 anos, e vai estruturar este ambiente de pesquisa, incluindo o ambiente de hardware de servidor, uma coleção de dispositivos IoT, ambiente de processamento Middleware IoT com suporte BigData como comunicação LoRa (Long Range - Low Power Wide Private Area Network) e outras redes LPWAN entre os dispositivos e o ambiente de inteligência. Este modelo de comunicação permite comunicação em raios de até 20 km (no campo). Durante a primeira fase do projeto, utilizaremos middlewares IoT open source, que permitem modificações conforme necessário, como exemplo do suporte a LoRa. Com o objetivo de treinamento da pesquisa no ambiente, inicialmente serão desenvolvidos 3 projetos IoT com foco no teste e exercício da plataforma IoT-UFSCar estruturada neste projeto a saber: (i) um Sistema de monitoramento de temperatura em câmaras frias utilizadas em bancos de sangue, estruturado dentro do modelo IoT-UFSCar, (ii) um Sistema de monitoramento de iluminação pública dentro do conceito de SmartCity e (iii) um sistema remoto de monitoramento ambiental e climático para aplicações em agricultura e meio ambiente. Através deste projeto de pesquisa, esperamos ganhar conhecimento e proporcionar a comunidade acadêmica local a oportunidade de um ambiente para novos projetos de pesquisa em IoT no DC-UFSCar, nas diversas áreas possíveis, bem como criar um centro de conhecimento IoT para suportar as iniciativas da comunidade e do governo em IoT incluindo Smartcities, SmartHealth, SmartEnergy e outras verticais de aplicações de IoT que acontecerão no futuro próximo. Este ambiente inicial deverá se transformar em um centro de pesquisa e desenvolvimento em Internet do Futuro, que será estruturado aos poucos ao longo deste projeto inicial e em fases posteriores a este.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Integrante / Fredy J Valente - Coordenador.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    5. 2016-2018. Projeto de Pesquisa Regular - FAPESP: 2015/23297-4: Sistema para Geracao Automatica de Hardware em FPGAs por Programacao Genetica Cartesiana
      Descrição: Este projeto de pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema automático para geração de circuitos digitais, voltado a uma dada aplicação, a ser implementado em FPGA, baseado na técnica conhecida como Programação Genética Cartesiana (PGC). Considerando-se que o melhor desempenho para um dado algoritmo só é obtido quando este é implementado em hardware, tal abordagem pode ser útil como uma ferramenta complementar para disciplinas introdutórias de Sistemas Digitais em cursos de graduação da área, pesquisas na área de Arquitetura de Computadores, além de ser uma ferramenta relevante para projetistas de sistemas de hardware em geral. Inicialmente, o sistema evolutivo capaz de solucionar os problemas será desenvolvido e simulado no software MATLAB. Utilizando a técnica de Programação Genética Cartesiana, o programa gerará blocos lógicos primitivos, tais como portas AND, OR e NOT, além de Flip-Flops (fenótipos). A partir da configuração inicial gerada, o sistema realizará uma busca no espaço de possíveis composições de operadores lógicos primitivos, buscando encontrar um caminho entre as entradas e as saídas desejadas compondo, dessa maneira, o circuito correspondente à aplicação desejada pelo usuário. Tal programa será representado na forma de um grafo indexado, a ser codificado como uma sequência de números inteiros, que indicarão as ligações entre os blocos lógicos necessários, além das funções lógicas desempenhadas por estes. Posteriormente, a solução apresentada pelo sistema evolutivo será convertida de forma flexível e automática, em uma arquitetura de hardware parametrizável, por meio de uma Linguagem de Descrição de Hardware (VHDL ou Verilog), para implementação em FPGA (Field-Programmable Gate Array). Assim, é pretendido criar um sistema inteligente que irá gerar circuitos digitais de forma automática para serem implementados diretamente em FPGA. As aplicações para este tipo de sistema são diversas e, dentre elas, destacam-se: geração automática de filtros de imagens e sinais, de máquinas de estados, de arquitetura de computadores, sistemas para agricultura de precisão, só para citar algumas. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (3) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / Maria do Carmo Nicoletti - Integrante / José Carlos de Melo Vieira Júnior - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    6. 2016-2018. CARACTERIZACAO FISICA, QUIMICA, HISTOLOGICA, SENSORIAL E TECNOLOGICA DA CARNE DE PEITO DE FRANGOS DE CORTE E DE PERUS ACOMETIDOS PELAS MIOPATIAS
      Descrição: Este trabalho será desenvolvido na Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da UNESP, Campus de Jaboticabal, em parceria com outras instituições de ensino e pesquisa localizadas nas Regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste do Brasil. O objetivo deste estudo é caracterizar a carne de peito de frangos de corte e de perus acometidos pelos diferentes graus de severidade das miopatias "White Striping" e peitoral profunda (MPP), bem como avaliar a influência destas miopatias na qualidade da carne, de maneira que a intenção de compra por parte do consumidor possa ser influenciada. Serão utilizadas amostras provenientes de aves de diferentes linhagens, criadas e abatidas na região sudeste do Brasil. Serão utilizadas amostras do músculo Pectoralis major oriundas de frangos de corte e de perus, acometidos pela miopatia "White Striping" em seus diferentes graus de severidade. Serão utilizadas também amostras do músculo Pectoralis major remanescente de carcaças de frangos de corte e de perus classificadas como acometidas pela MPP (em diferentes graus de severidade) e que foram liberadas para consumo humano pelo Serviço de Inspeção Federal. Serão avaliados cor, pH, capacidade de retenção de água, perda de peso por cozimento, força de cisalhamento, oxidação lipídica, proteínas sarcoplasmáticas e miofibrilares, índice de fragmentação miofibrilar, comprimento de sarcômero, colágeno total e termosolúvel, composição química, colesterol, perfil de ácidos graxos, análise sensorial e avaliação histológica dos músculos. Serão processados hambúrgueres e salsichas utilizando carnes do peito de frangos e perus acometidas pelos diferentes graus de severidade da miopatia "white striping". Os produtos cárneos serão avaliados com relação ao rendimento de processo, estabilidade da emulsão, encolhimento e perdas no cozimento, perfil de textura, cor, pH e análise sensorial. Serão realizados experimentos independentes para cada uma das miopatias estudadas. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Integrante / Hirasilva Borba - Coordenador / Aline Giampietro Ganeco - Integrante / Fabio Bento Takeda - Integrante.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    7. 2012-2014. Projeto de Pesquisa Regular - FAPESP : 2012/13899-9: ARQUITETURA RECONFIGURAVEL VIRTUAL PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS EM TEMPO REAL.
      Descrição: O presente projeto tem por objetivo dar continuidade ao trabalho anterior de pesquisa (Projeto FAPESP: 2009/17736-4), no qual foi implementada uma arquitetura original para processamento de imagens em tempo real. A arquitetura desenvolvida anteriormente é uma arquitetura reconfigurável por meio de instruções morfológicas, lógicas, e de convolução, geradas automaticamente por software por meio de programação genética. A arquitetura desenvolvida utilizou FPGAs de alta complexidade e tem um grande número de aplicações em processamento de imagens, entre elas: filtragem, reconhecimento inteligente de padrões e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais. As imagens são fornecidas ao sistema por meio de uma câmera de vídeo comercial e os resultados podem ser visualizados em tempo real através de um monitor de vídeo. A arquitetura é capaz de processar, de forma rápida, imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas utilizando uma seqüência de operadores morfológicos, lógicos e de convolução selecionados por um utilitário inteligente, baseado em programação genética, executado em um computador pessoal. Apesar de todas as contribuições obtidas anteriormente, o treinamento inteligente da arquitetura (determinação da melhor sequencia de operadores e parâmetros) realizado em software, demanda muito tempo de processamento. O presente projeto tem por objetivo investigar métodos de reconfiguração virtual para implementar os processos de treinamento para a arquitetura desenvolvida em hardware, diretamente na FPGA, de modo a reduzir o tempo de processamento para esta fase do processo. Para atingir o objetivo proposto será utilizada uma nova abordagem de programação genética destinada ao projeto automático de hardware, que é a programação genética cartesiana. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
      Descrição: O presente projeto tem por objetivo dar continuidade ao trabalho anterior de pesquisa (Projeto FAPESP: 2009/17736-4), no qual foi implementada uma arquitetura original para processamento de imagens em tempo real. A arquitetura desenvolvida anteriormente é uma arquitetura reconfigurável por meio de instruções morfológicas, lógicas, e de convolução, geradas automaticamente por software através de programação genética. A arquitetura desenvolvida utilizou FPGAs de alta complexidade e tem um grande número de aplicações em processamento de imagens, entre elas: filtragem, reconhecimento inteligente de padrões, e emulação de filtros desconhecidos de softwares comerciais. As imagens são fornecidas ao sistema através de uma câmera de vídeo comercial e os resultados podem ser visualizados em tempo real através de um monitor de vídeo. A arquitetura é capaz de processar, de forma rápida, imagens binárias, em níveis de cinza e coloridas utilizando uma seqüência de operadores morfológicos, lógicos e de convolução selecionados por um utilitário inteligente, baseado em programação genética, executado em um computador pessoal. Apesar de todas as contribuições obtidas anteriormente, o treinamento inteligente da arquitetura (determinação da melhor sequencia de operadores e parâmetros) realizado em software, demanda muito tempo de processamento. O presente projeto tem por objetivo investigar métodos de reconfiguração virtual para implementar os processos de treinamento para a arquitetura desenvolvida em hardware, diretamente na FPGA, de modo a reduzir o tempo de processamento para esta fase do processo. Para atingir o objetivo proposto será utilizada uma nova abordagem de programação genética destinada ao projeto automático de hardware, que é a programação genética cartesiana. Assim, os parâmetros genéticos, e os pares de imagens de entrada, para o treinamento da arquitetura, serão passados por software ao sistema, e o processamento evolucionário, incluindo os cálculos de aptidão de cor. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Edilson Reis Rodrigues Kato - Integrante / Emerson Carlos Pedrino - Coordenador / Valentin Obac Roda - Integrante.
      Membro: Edilson Reis Rodrigues Kato.
    8. 2010-2012. Projeto de Pesquisa Regular - FAPESP : 2009/17736-4: ARQUITETURA PIPELINE RECONFIGURAVEL ATRAVES DE INSTRUCOES GERADAS POR PROGRAMACAO GENETICA PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS UTILIZANDO FPGAs.
      Descrição: No presente projeto, pretende-se ampliar o trabalho de doutorado do requisitante, aumentando a capacidade de hardware, a complexidade das operações e a forma de aprendizado de uma arquitetura pipeline reconfigurável por programação genética por meio de um FPGA que deverá servir de suporte ao desenvolvimento de algoritmos rápidos de visão artificial ou processamento digital de imagens. Durante o processamento, o sistema deverá realizar a aquisição de imagens, o processamento rápido das imagens digitais obtidas e os resultados deverão ser visualizados através de um monitor de vídeo convencional. Também, os resultados obtidos poderão ser armazenados em disco por meio do uso de uma placa de aquisição de imagens acoplada ao computador hospedeiro. Por fim, para o processo de validação da nova arquitetura proposta deverão ser implementadas aplicações de visão computacional para controle de um protótipo robótico em tempo real. Também, as novas instruções da arquitetura pipeline deverão ser implementadas por meio de um ambiente contendo um processador convencional para fins de comparação de resultados e desempenhos obtidos pelas duas formas de implementação. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (13) . Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    9. 2009-2014. INCT ( Instituto Nacional de Ciencia e Tecnologia ) de Sistemas Embarcados Criticos
      Descrição: O Instituto de Sistemas Embarcados Críticos foi criado com objetivo geral de elevar o nível de conhecimento, competência e qualidade no país sobre o desenvolvimento desse tipo de sistema, considerando que se trata de tecnologia importante para apoiar o desenvolvimento de áreas estratégicas do país, como a do meio ambiente, a de segurança e defesa e a de agricultura. É um projeto abrangente e envolve grupos de pesquisadores de nove universidades brasileiras e sete empresas. Os principais objetivos mais específicos são: o desenvolvimento de pesquisas para a construção de sistemas embarcados críticos com ênfase para veículos autônomos móveis e a construção de pelo menos dois protótipos de veículo, um aéreo e um terrestre, com o objetivo de serem transferidos para as empresas associadas, visando a possível fabricação e comercialização. Outros objetivos relevantes são a produção de uma metodologia que documente esse conhecimento e possa ser usada para o treinamento de pessoal formado na área; a produção de mestres e doutores e produção intelectual na forma de artigos científicos apresentados e publicados em conferências e periódicos de boa qualidade, bem como de patentes. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emerson Carlos Pedrino - Integrante / José Carlos Maldonado - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (7)
    1. Prêmio CREA-SP de Formação Profissional - Primeiro Lugar entre os Formandos de Engenharia Elétrica / Sistemas de Energia e Automação - 2016, EESC-USP.. 2016.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    2. Prêmio Instituto de Engenharia - Primeiro Lugar entre os Formandos de Engenharia Elétrica / Sistemas de Energia e Automação - 2016, EESC-USP.. 2016.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    3. Professor Patrono da Turma de 2009 de Engenharia da Computação, Departamento de Computação/UFSCar.. 2014.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    4. Professor homenageado pelos formandos de Ciência da Computação (2011) - UFSCar, UFSCar.. 2012.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    5. Architecture for binary mathematical morphology reconfigurable by genetic programming. Um dos melhores trabalhos apresentados na "VI Southern Programmable Logic Conference", SPL (Southern Programmable Logic Conference).. 2010.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    6. Professor Homenageado da turma de Engenharia Elétrica dos formandos de 2008, Universidade Central Paulista.. 2009.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.
    7. Professor Homenageado da turma de Engenharia de Computação dos formandos de 2008, Universidade Central Paulista.. 2009.
      Membro: Emerson Carlos Pedrino.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (11)
    1. SBAC-PAD.Automatic Generation of Custom Parallel Processors for Morphological Image Processing. 2014. (Simpósio).
    2. IEEE SMC 2013 - IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics. A Binary Morphology-Based Clustering Algorithm Directed by Genetic Algorithm. 2013. (Congresso).
    3. VII Encontro de Registros Multiunitários.Projeto de circuitos usando a abordagem de programação genética cartesiana. 2012. (Encontro).
    4. 11th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA). Automatic Construction of Image Operators using a Genetic Programming Approach. 2011. (Congresso).
    5. 2011 VII Southern Conference on Programmable Logic. INTELLIGENT FPGA BASED SYSTEM FOR SHAPE RECOGNITION. 2011. (Congresso).
    6. VII Southern Conference on Programmable Logic. Using a WII remote and a FPGA to drive a mechanical Arm. 2011. (Congresso).
    7. 17th International Conference on System, Signals and Image Processing. An FPGA-Based Region-Growing Architecture for Binary Images. 2010. (Congresso).
    8. 17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Color Mathematical Morphology in a FPGA. 2010. (Congresso).
    9. 24th IEEE International Parallel Distributed Processing Symposium.Reconfigurable Architecture for Mathematical Morphology using Genetic Programming and FPGAs. 2010. (Simpósio).
    10. VI Southern Programmable Logic Conference. A reconfigurable general framework for pipelined image processing: a color mathematical morphology application. 2010. (Congresso).
    11. VI Southern Programmable Logic Conference. Architecture for binary mathematical morphology reconfigurable by genetic programming. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (4)
    1. SAITO, J. H. ; PEDRINO, E. C.. VII Encontro de Registros Multiunitários. 2012. Outro
    2. PEDRINO, E. C.. 8a Jornada Científica e Tecnológica da UFSCar. 2009. (Congresso).. . 0.
    3. PEDRINO, E. C.. Designer Forum Chairman da "V Southern Programmable Logic Conference - SPL". 2009. (Congresso).. . 0.
    4. PEDRINO, E. C.. IX Congresso de Iniciação Científica da UNICEP. 2006. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações



Data de processamento: 12/10/2020 22:29:19