Everton Castelão Tetila

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• TETILA, EVERTON CASTELÃO ; MORO, BARBARA LOPES ; ASTOLFI, GILBERTO ; DA COSTA, ANDERSON BESSA ; AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU ; BELETE, NÍCOLAS ALESSANDRO DE SOUZA ; PISTORI, HEMERSON ; BARBEDO, JAYME GARCIA ARNAL . Real-time detection of weeds by species in soybean using UAV images. CROP PROTECTION , v. 184, p. 106846, 2024.

• TETILA, EVERTON CASTELÃO ; DA SILVEIRA, FÁBIO AMARAL GODOY ; DA COSTA, ANDERSON BESSA ; AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU ; ASTOLFI, GILBERTO ; PISTORI, HEMERSON ; BARBEDO, JAYME GARCIA ARNAL . YOLO performance analysis for real-time detection of soybean pests. Smart Agricultural Technology , v. 7, p. 100405, 2024.

• TETILA, E. C. ; MORAES, P. M. ; CONSTANTINO, M. ; COSTA, R. B. ; AYRES, F. M. ; REYNALDO, G. O. ; COLMAN, N. A. ; MACHADO, F. C. A. P. ; SOARES, K. G. ; GRECO, M. M. D. M. ; PISTORI, H. . Classificação e monitoramento de áreas urbanizadas usando técnicas de visão computacional. DESENVOLVIMENTO E MEIO AMBIENTE (UFPR) , v. 61, p. 32-42, 2023.

• MENEZES, GABRIEL KIRSTEN ; ASTOLFI, GILBERTO ; MARTINS, JOSÉ AUGUSTO CORREA ; CASTELÃO TETILA, EVERTON ; DA SILVA OLIVEIRA JUNIOR, ADAIR ; GONÇALVES, DIOGO NUNES ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; SILVA, JONATHAN ANDRADE ; LI, JONATHAN ; GONÇALVES, WESLEY NUNES ; PISTORI, HEMERSON . Pseudo-label Semi-supervised Learning for Soybean Monitoring. Smart Agricultural Technology , v. 4, p. 100216, 2023.

• TETILA, E. C. ; MACHADO, B. B. ; SILVA, G. G. ; PISTORI, H. ; BELETE, N. A. S. ; TETILA, J. Q. S. ; BARBEDO, J. G. A. . Um sistema de visão computacional para reconhecimento de doenças da soja usando VANTs: resultados preliminares. REVISTA CARIBEÑA DE CIENCIAS SOCIALES , v. 12, p. 1275-1292, 2023.

• TETILA, E. C. ; BRESSEM, K. K. ; ASTOLFI, G. ; SANT?ANA, D. A. ; PACHE, M. C. B. ; WIRTI JUNIOR, G. ; BARBEDO, J. G. A. ; PISTORI, H. . System for quantitative diagnosis of COVID-19 associated Pneumonia based on Superpixels with deep learning and chest CT. OBSERVATORIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA , v. 21, p. 10883-10905, 2023.

• TERENCIANI, MARCELO FIGUEIREDO ; TETILA, EVERTON CASTELÃO ; DA SILVA, IGOR DONATTI GONÇALVES ; TETILA, JULIANA QUEIROZ DA SILVA ; BARBEDO, JAYME GARCIA ARNAL . Desenvolvimento de uma plataforma web para sensoriamento remoto com VANT. OBSERVATORIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA , v. 21, p. 15350-15373, 2023.

• LOEBENS, N. ; CRISPIM, B. A. ; LIMA, N. A. ; TETILA, E. C. ; AMORIM, W. P. ; BARUFATTI, A. ; COSTA, C. ; SILVA, P. H. N. ; PISTORI, H. ; HIGA, G. T. H. . Fish Erythrocytes Nuclear Abnormalities Classification using Machine Learning. XVIII Workshop de Visao Computacional (WVC 2023) , v. X, p. 01, 2023.

• MENEZES, G. ; TETILA, E. C. ; GONCALVES, D. N. ; HIROKAWA, G. T. ; WEBER, V. A. M. ; PEREIRA, M. F. ; GOMES, M. N. B. ; GOMES, R. C. ; PISTORI, H. . Beef Carcass Grading using Deep Convolutional Networks. XVIII Workshop de Visao Computacional (WVC 2023) , v. X, p. 01, 2023.

• ASTOLFI, GILBERTO ; SANT?ANA, DIEGO ANDRÉ ; PORTO, JOÃO VITOR DE ANDRADE ; REZENDE, FÁBIO PRESTES CESAR ; TETILA, EVERTON CASTELÃO ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; PISTORI, HEMERSON . An approach for applying natural language processing to image classification problems. NEUROCOMPUTING , v. 513, p. 372-382, 2022.

• ASTOLFI, GILBERTO ; PACHE, MARCIO CARNEIRO BRITO ; MENEZES, GEAZY VILHARVA ; OLIVEIRA JUNIOR, ADAIR DA SILVA ; MENEZES, GABRIEL KIRSTEN ; WEBER, VANESSA APARECIDA DE MOARES ; CASTELAO TETILA, EVERTON ; BELETE, NICOLAS ALESSANDRO DE SOUZA ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; PISTORI, HEMERSON . Combining Syntactic Methods With LSTM to Classify Soybean Aerial Images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 18, p. 2182-2186, 2021.

• CASTELÃO TETILA, EVERTON ; MACHADO, BRUNO BRANDOLI ; JR., JOSE F. RORIGUES ; ZANONI, DIEGO A. ; BELETE, NÍCOLAS A. DE SOUZA ; ZARDO, THAYLINY ; CONSTANTINO, MICHEL ; PISTORI, HEMERSON . Associative classification model for forecasting stock market trends. INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS INTELLIGENCE AND DATA MINING , v. 19, p. 97, 2021.

• TETILA, E. C. ; MACHADO, B. B. ; ASTOLFI, G. ; BELETE, N. A. S. ; AMORIM, W. P. ; ROEL, A. R. ; PISTORI, H. . Detection and classification of soybean pests using deep learning with UAV images. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 179, p. 105836, 2020.

• TETILA, EVERTON CASTELAO ; MACHADO, BRUNO BRANDOLI ; MENEZES, GABRIEL KIRSTEN ; DA SILVA OLIVEIRA, ADAIR ; ALVAREZ, MARCO ; AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU ; DE SOUZA BELETE, NICOLAS ALESSANDRO ; DA SILVA, GERCINA GONCALVES ; PISTORI, HEMERSON . Automatic Recognition of Soybean Leaf Diseases Using UAV Images and Deep Convolutional Neural Networks. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 17, p. 903-907, 2020.

• TETILA, EVERTON CASTELÃO ; TETILA, JOSÉ LAERTE CECÍLIO ; PISTORI, HEMERSON ; DA SILVA, MARIA ANGÉLICA BIROLI FERREIRA . Desafios do modelo de desenvolvimento agrícola do estado de Mato Grosso do Sul: uma proposta para o desenvolvimento sustentável. INTERAÇÕES , v. 21, p. 615-632, 2020.

• TETILA, EVERTON CASTELAO ; BRANDOLI MACHADO, BRUNO ; MENEZES, GEAZY VILHARVA ; DE SOUZA BELETE, NICOLAS ALESSANDRO ; ASTOLFI, GILBERTO ; PISTORI, HEMERSON . A Deep-Learning Approach for Automatic Counting of Soybean Insect Pests. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 17, p. 1837-1841, 2020.

• AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU ; TETILA, EVERTON CASTELÃO ; PISTORI, HEMERSON ; PAPA, JOÃO PAULO . Semi-supervised learning with convolutional neural networks for UAV images automatic recognition. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE , v. 164, p. 104932, 2019.

• SANTOS, ANDERSON APARECIDO DOS ; MARCATO JUNIOR, JOSÉ ; ARAÚJO, MÁRCIO SANTOS ; DI MARTINI, DAVID ROBLEDO ; TETILA, EVERTON CASTELÃO ; SIQUEIRA, HENRIQUE LOPES ; AOKI, CAMILA ; ELTNER, ANETTE ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; PISTORI, HEMERSON ; FEITOSA, RAUL QUEIROZ ; LIESENBERG, VERALDO ; GONÇALVES, WESLEY NUNES . Assessment of CNN-Based Methods for Individual Tree Detection on Images Captured by RGB Cameras Attached to UAVs. SENSORS , v. 19, p. 3595, 2019.

• COSTA, CELSO SOARES ; TETILA, EVERTON CASTELÃO ; ASTOLFI, GILBERTO ; SANT?ANA, DIEGO ANDRÉ ; BRITO PACHE, MARCIO CARNEIRO ; GONÇALVES, ARIADNE BARBOSA ; GARCIA ZANONI, VANDA ALICE ; PICOLI NUCCI, HIGOR HENRIQUE ; DIEMER, ODAIR ; PISTORI, HEMERSON . A computer vision system for oocyte counting using images captured by smartphone. AQUACULTURAL ENGINEERING , v. 87, p. 102017, 2019.

• BELETE, N. A. S. ; TETILA, E. C. ; ASTOLFI, G. ; PISTORI, H. . Classification of weed in soybean crops using unmanned aerial vehicle images.. XV Workshop de Visão Computacional: anais do 15o Workshop de Visão Computacional. Centro Universitário FEI, 2019. , v. 1, p. 1, 2019.

• ASTOLFI, G. ; WEBER, V. A. M. ; OLIVEIRA JUNIOR, A. S. ; MENEZES, G. K. ; BELETE, N. A. S. ; TETILA, E. C. ; PISTORI, H. . Using syntactic methods and LSTM to the recognition of objects visual patterns.. XV Workshop de Visão Computacional: anais do 15o Workshop de Visão Computacional. Centro Universitário FEI, 2019. , v. 1, p. 1, 2019.

• VIEIRA, F. A. Z. ; MENEZES, G. V. ; TETILA, E. C. ; Paraguassu, W. . Pedestrian detection based on deep convolutional neural network. XIV Workshop de Visão Computacional: Anais do 14º Workshop de Visão Computacional realizado no CEPEDI em Ilhéus-BA, Brasil 2018. , v. 1, p. 149-153, 2018.

• TETILA, E. C. ; MACHADO, B. B. ; BELETE, N. A. S. ; GUIMARAES, D. A. ; PISTORI, H. . Identification of Soybean Foliar Diseases Using Unmanned Aerial Vehicle Images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 14, p. 1-5, 2017.

• TETILA, E. C. ; MACHADO, B. B. ; SILVA, G. G. ; PISTORI, H. . A computer vision system for soybean diseases recognition using UAVs: preliminary results. XIII Workshop de Visão Computacional: anais do 13º Workshop de Visão Computacional realizado na UFRN , v. 1, p. 7-12, 2017.

• TETILA, E. C. . Business Intelligence em Ambientes Virtuais de Aprendizagens. EAD & TECNOLOGIAS DIGITAIS NA EDUCAÇÃO , v. 3, p. 21-34, 2015.

• TETILA, E. C. . Modelagem de Dados com Data Warehouse e OLAP: um estudo de caso. EAD & TECNOLOGIAS DIGITAIS NA EDUCAÇÃO , v. 2, p. 20-29, 2014.

• TETILA, E. C. ; FONTES, R. J. L. ; ANDRADE, G. P. ; RODRIGUES, L. S. ; CUNHA, P. R. G. . Ações pedagógicas no curso de Licenciatura em Computação da EaD da UFGD: um relato de experiência. EDUCAÇÃO E FRONTEIRAS (UFGD) , v. 1, p. 73-79, 2013.

• TETILA, E. C. . Projeto de Banco de Dados Orientado a Objetos com Db4objects e Java. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING RESEARCH AND APPLICATIONS (IJERA) , v. 2, p. 540-549, 2012.

• TETILA, E. C. ; COSTA, Ivanir ; SPÍNOLA, Mauro de Mesquita ; TETILA, J. Q. S. . Processo de Estimativa de Software com a Métrica Use Case Points, PMBOK e RUP. IJIE ? Iberoamerican Journal of Industrial Engineering , v. 3, p. 249-264, 2011.

• TETILA, E. C. ; COSTA, Ivanir ; SPÍNOLA, Mauro de Mesquita . Estimativa de Software Combinando Métricas: Um Estudo de Caso. Anais ... Simpósio de Administração da Produção, Logística e Operações Internacionais , São Paulo-SP, agosto, v. 1, p. 1-13, 2006.

• TETILA, E. C. ; COSTA, Ivanir ; SILVA, Juliana Queiroz da . Comparando Pontos de Função com Pontos de Caso de Uso. Anais do III Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Curitiba, PR, novembro de 2006 , v. 1, p. 1-8, 2006.

• TETILA, E. C. . Detecção e classificação de doenças e pragas da soja usando imagens de veículos aéreos não tripulados e técnicas de visão computacional. 1. ed. Ponta Grossa-PR: Atena Editora, 2023. 141p .

• TETILA, E. C. . Banco de Dados Relacional. 1. ed. Curitiba-PR: Appris Editora, 2021. 133p .

• TETILA, E. C. . Estimativa de Software: Estimando tamanho, esforço, prazo e custo de projetos de software. 1. ed. Saarbrucken, Alemanha: Novas Edições Acadêmicas, 2017. v. 1. 132p .

• TETILA, E. C. . Modelagem de dados com data warehouse e OLAP: um estudo de caso. In: Organizado pela Escola Nacional de Administração Pública, Fundo Nacional de Des. da Educação. (Org.). 1º Prêmio Nacional de Educação: aprimoramento da gestão educacional no Brasil. 1ed.Brasília-DF: Biblioteca Graciliano Ramos da Enap, 2022, v. , p. 1-294.

• TETILA, E. C. ; SILVEIRA, F. A. G. ; ASTOLFI, G. ; AMORIM, W. P. ; COSTA, A. B. . Performance Analysis of YOLOv3 for Real-Time Detection of Pests in Soybeans. In: André Britto, Karina Valdivia Delgado. (Org.). 10th Brazilian Conference, BRACIS 2021, Virtual Event, November 29 ? December 3, 2021, Proceedings, Part II. 1ed.: Springer International Publishing, 2021, v. 2, p. 265-279.

• TETILA, E. C. ; PISTORI, H. ; MCTI, Ministério da Ciência Tecnologia e Inovações . Uma abordagem de aprendizagem profunda para contagem automática de insetos-praga na soja. In: MCTI, Ministério da Ciência Tecnologia e Inovações (Ministério da Ciência Tecnologia e Inovações). (Org.). Indústria 4.0 : edição 2018 do Prêmio MERCOSUL de Ciência e Tecnologia. 1ed.Brasília-DF: Coordenação Editorial: Késsya Morais ? Movimento Brasil Competitivo, 2020, v. , p. 1-294.

• SILVEIRA, F. A. G. ; TETILA, E. C. ; ASTOLFI, G. ; AMORIM, W. P. ; COSTA, A. B. . Performance analysis of YOLOv3 for real-time detection of pests in soybeans. In: 10th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS), 2021, São Paulo. 10th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS), 2021.

• MARTINI, D. R. ; TETILA, E. C. ; MARCATO JUNIOR, J. ; MATSUBARA, E. T. ; SIQUEIRA, H. ; CASTRO JUNIOR, A. A. ; SANTOS, M. ; MONTEIRO, C. H. ; PISTORI, H. ; LIESENBERG, V. . The Importance of GRSS Student Grand Challenge for promoting UAV Applications for both Precision Forest and Farming in Brazil. In: XXV IUFRO World Congress 2019, 2019, Curitiba-PR. XXV IUFRO World Congress 2019, 2019.

• DI MARTINI, DAVID ROBLEDO ; LIESENBERG, VERALDO ; TETILA, EVERTON CASTELAO ; JUNIOR, JOSE MARCATO ; MATSUBARA, EDSON TAKASHI ; SIQUEIRA, HENRIQUE ; DE CASTRO JUNIOR, AMAURY ANTONIO ; ARAUJO, MARCIO SANTOS ; MONTEIRO, CARLOS HENRIQUE ; PISTORI, HEMERSON . Machine Learning Applied to Uav Imagery in Precision Agriculture and Forest Monitoring in Brazililian Savanah. In: IGARSS 2019 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2019, Yokohama. IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2019. p. 9364.

• TETILA, E. C. ; ALMEIDA, F. H. S. ; TRINDADE, M. H. . Modelagem de dados com data warehouse e OLAP: um estudo de caso. In: ENEPEX - Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2014, Dourados-MS. ENEPEX - Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2014.

• TETILA, E. C. ; ALMEIDA, F. H. S. ; TRINDADE, M. H. . Business intelligence com dados extraídos do facebook utilizando a suíte pentaho. In: ENEPEX - Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2014, Dourados-MS. ENEPEX - Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, 2014.

• TETILA, E. C. ; SILVEIRA, F. ; BARBEDO, J. G. A. . Detecção em tempo real de plantas daninhas por espécie na soja usando imagens de VANT. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• TETILA, E. C. ; SILVEIRA, F. ; BARBEDO, J. G. A. . Análise de desempenho da YOLO para detecção em tempo real de insetos-praga na soja. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVEIRA, F. A. G. ; TETILA, E. C. ; Paraguassu, W. ; COSTA, A. B. . Performance analysis of YOLOv3 for real-time detection of pests in soybeans. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• TETILA, E. C. ; MACHADO, B. B. ; SILVA, G. G. ; BELETE, N. A. S. ; PISTORI, H. . Apresentou o artigo intitulado ?Identification of soybean foliar diseases using unmanned aerial vehicle images? no 30th Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI 2017, realizado em Niterói-RJ, Brasil, de 17 a 20 de outubro de 2017.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• TETILA, E. C. ; MACHADO, B. B. ; BELETE, N. A. S. ; GUIMARAES, D. A. ; PISTORI, H. . Apresentou o artigo intitulado ?A computer vision system for recognition of soybean leaf diseases using UAV: preliminary results? no XIII Workshop de Visão Computacional, realizado em Natal-RN, Brasil, de 30 de outubro a 1 de novembro de 2017.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• TETILA, E. C. . Apresentou o workshop técnico ?Identificação de insetos e doenças foliares da soja usando veículo aéreo não tripulado? na Universidade Católica Dom Bosco, com carga-horária de 02 horas, no dia 20 de outubro de 2017.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• TETILA, E. C. . Concedeu entrevista na Rádio FM Educativa UCDB 91.5, coordenada por Pedro Pereira Borges ? Presidente da Fundação Dom Bosco ? com a temática Identificação de insetos e doenças foliares da soja usando imagens de veículo aéreo não tripulado, no dia 13 de novembro de 2017.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Soluções em monitoramento e diagnóstico agrícola na soja e no milho - Chamada FUNDECT/FINEP N° 16/2021 Programa Nacional de Apoio à Geração de Empreendimentos Inovadores Programa Centelha 2 MS, Descrição: Propomos uma solução computacional para detectar plantas daninhas e pragas, por espécie, nas imagens coletadas com o VANT.Com base nos resultados gerados pela detecção, o ortomosaico pode ser construído na forma de mapas de aplicação de insumos.A solução se encontra na fase de protótipo testado e já teve seu mérito reconhecido com o Prêmio MERCOSUL/CNPq 2018. Existe Acordo de Cooperação Técnica com duas empresas parceiras. Uma Plataforma Web está disponível para a produção de mapas otimizados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Paula Martin de Moraes - Integrante / Ronaldo Araujo Marques - Integrante / Josemar Lourenço Oliveira - Integrante.

• 2022 - Atual

  Aplicações de visão computacional e aprendizagem de máquina para detecção de insetos-praga, doenças e plantas daninhas nacultura da soja e do milho - Chamada CNPq/MCTI/FNDCT Nº 18/2021 - Faixa A - Grupos Emergentes, Descrição: A soja e o milho são duas culturas agrícolas com bom perfil nutricional e importante respaldo econômico para a indústria alimentícia. No entanto, ambas culturas estão sujeitas a ataques bióticos de pragas, doenças e plantas daninhas, podendo ocasionar a depreciação do produto final. Métodos de amostragem manuais, como pano-de-batida, rede-de-varredura, exame visual de plantas e exame de amostras de solo têm sido utilizados no Manejo Integrado de Pragas (MIP), Doenças (MID) e Plantas Daninhas (MIPD) e seus danos na cultura. Os resultados indicam que o manejo integrado pode reduzir os custos de produção ao diminuir o número médio de aplicações por pulverização, contribuindo com o equilíbrio ecológico e a preservação do meio ambiente. Por outro lado, inspeções regulares no campo são difíceis de serem realizadas com o MIP/MID/MIPD quando se tem grandes áreas de cultivo. Para superar essas questões, há uma motivação crescente ao uso de VANT na agricultura. Eles são capazes de sobrevoar uma plantação a poucos metros de altitude com câmeras de alta resolução espacial para capturar imagens RGB em alta definição, o que torna possível desenvolver aplicações de visão computacional para detectar diferentes problemas no campo. Particularmente, estamos interessados em utilizar métodos de detecção de última geração (YOLOv5 e Faster R-CNN), capazes em detectar espécies de plantas daninhas, doenças e insetos-pragas presentes na cultura da soja e do milho. Com base nos resultados gerados pela detecção, os insumos podem ser aplicados em taxas variáveis nos pontos localizados com problemas, com o uso de arquivos de dados geoespaciais construídos na forma de mapas de recomendação de aplicação (shapefile), exportados para o maquinário agrícola que utiliza automação baseada em GPS. As tecnologias disponíveis indicam que há potencial para gerar sistemas de recomendação de aplicação de insumos de forma mais eficiente, com alta probabilidade de retorno econômico e baixo impacto ambiental.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Adailton José Alves da Cruz - Integrante / Joinvile Batista Junior - Integrante / Marcos Paulo Moro - Integrante / Nícolas Alessandro de Souza Belete - Integrante / Gercina Gonçalves da Silva - Integrante / Willian Paraguassu Amorim - Integrante / Marcos Mansano Furlan - Integrante / Paula Martin de Moraes - Integrante / Vanderson Hafemann Fragal - Integrante / Carlos Alberto de Jesus Pereira Neto - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2021 - 2023

  SIDUFGD ? Sistema de integração de dados acadêmicos para análises exploratórias e indicadores de desempenho/KPIs - EDITAL 03/2021/FUNAEPE, Descrição: A UFGD possui cursos de graduação e pós-graduação, ambos presenciais e a distância. Visando atingir os objetivos essenciais de aprimoramento do ensino e estímulo às atividades de pesquisa e de extensão, a UFGD vem participando ativamente da modernização de seus processos de trabalho por meio do Projeto de Desenvolvimento Institucional SIG UFGD, Edital de Seleção Simplificada Nº. 03/2021 / FUNAEPE. A área de pesquisa BIG DATA/Business Intelligence do referido edital inclui o estudo dos dados acadêmicos da UFGD. Esses dados subsidiam a produção de indicadores de qualidade dos cursos de graduação e pós-graduação sob múltiplas perspectivas e dimensões apropriadas, produzindo um sistema de informações que apoia tanto o processo decisório, como garante a transparência dos dados sobre qualidade da educação na UFGD. O conjunto de informações deve ser apresentado no Portal da UFGD com uma interface que seja simples de usar (centrada no usuário) pela comunidade acadêmica e gestores da UFGD; bem como exibido usando diferentes análises estatísticas, formatos e tipos (numérico, gráfico, dashboard, etc). Os setores PROGRAD, PROPP, PROEX e PROAE trabalham diariamente com os dados acadêmicos para várias finalidades: histórico escolar, assistência estudantil, auxílio alimentação, bolsa permanência, Enade, iniciação científica, extensão, entre outros. Os dados podem estar armazenados em diferentes sistemas acadêmicos da UFGD ? como Sigecad Acadêmico e Sigepae Acadêmico. Como efeito, as informações produzidas por cada unidade gerencial dificultam a geração de relatórios analíticos de nível mais alto (estratégico), assim como relatórios estatísticos baseados em resumo (sintético), fundamentais para implementar políticas e diretrizes para o Projeto de Desenvolvimento Institucional da UFGD. Sendo assim, neste projeto propomos criar uma plataforma de Business Intelligence para a gestão integrada dos dados acadêmicos que seja capaz de fornecer uma gama de capacidades analíticas, incluindo estatística, análise preditiva e mineração de dados ? todos integrados em um contexto específico para uma melhor e mais rápida tomada de decisão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Fábio Amaral Godoy da Silveira - Integrante / Fernando Henrique de Oliveira Pisano - Integrante / Barbara Lopes Moro - Integrante., Financiador(es): Fundacao de Apoio Ao Ensino, Pesquisa e Extensao - Bolsa.

• 2019 - Atual

  Aplicação de Inteligência Artificial e Visão Computacional na Industria 4.0, Descrição: A ocorrência de ataques de doenças, plantas infestantes e insetos-pragas nos campos de cultivos tem preocupado agricultores ao redor do mundo. O diagnóstico precoce e automático da quantidade de insetos-praga, assim como a detecção de doenças e plantas infestantes, poderia avaliar o nível de infestação de cada área da plantação para otimizar as aplicações de pesticidas na cultura e, consequentemente, reduzir os custos de produção e o impacto ambiental. Pesquisas recentes em contagem de insetos adotaram redes neurais profundas. No entanto, pesquisas empregaram modelos treinados para contar somente uma espécie de inseto, usando imagens capturadas em um ambiente controlado, bastante diferente de um cenário real. Para obter uma alta acurácia, avaliamos três modelos de redes neurais convolucionais treinados com diferentes parâmetros de ajuste fino (fine-tuning) e aprendizagem de transferência (transfer learning). Aumento de dados (data augmentation) e função de abandono (dropout) foram usados durante o treinamento da rede para reduzir o sobreajuste (overfitting) e aumentar a generalidade do modelo. Nossa metodologia consiste em usar o método SLIC para segmentar os insetos nas imagens obtidas diretamente do campo. Testamos nosso conjunto de dados criado em uma abordagem de visão computacional de ponta a ponta. Os resultados indicam que os modelos de aprendizagem profunda podem ser usados com sucesso para apoiar especialistas e agricultores na gestão de controle de insetos-pragas nos campos de cultivos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Joinvile Batista Junior - Integrante / Rodrigo Yoshikawa Oeiras - Integrante / Anderson Bessa da Costa - Integrante / Willian Paraguassu Amorim - Integrante.

• 2015 - 2019

  Modelos de mineração de dados para previsão de tendências de ativos no mercado de ações, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal o estudo de técnicas e algoritmos de mineração de dados para previsão de tendências de ativos no mercado de ações. Através dos estudos realizados, será desenvolvida a implementação de um modelo de mineração de dados ? a ser definido ? que demonstre ser expressivo, eficaz e adequado a um sistema de apoio à decisão útil a investidores, explorando ao máximo a interatividade com o usuário e com acesso via Web. Neste contexto, há diversos estudos e experimentos sobre dezenas de indicadores técnicos para operar no mercado de ações, no entanto, não sabemos até que ponto esses indicadores carregam alguma informação valiosa, ou ainda, qual a confiança da tendência estimada por cada indicador. Tal característica torna a mineração de dados coletados do mercado de ações significativamente mais desafiadora, sendo uma solução para esta importante demanda, um dos pontos relevantes deste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Willian Paraguassu - Integrante.

• 2015 - 2018

  Processamento de Imagens para Aplicações em VANTs, Descrição: Com o avanço tecnológico nos setores de processamento de dados e miniaturização de componentes eletrônicos ocorridos nas últimas duas décadas, diversas aplicações de veículos aéreos não tripulados - VANTS foram desenvolvidos ao redor do mundo, havendo constante crescimento do número de projetos atualmente. Embora ocorra aumento no número de projetos de VANTS voltados para diversos tipos de aplicações, este ainda pode ser considerada recente e incipiente, principalmente no cenário brasileiro. O projeto tem como objetivo apresentar e caracterizar os principais projetos usando processamento de imagens por VANTS e explorar as principais dificuldades encontradas oferecendo um conjunto de recursos para que instituições possam realizar atividades de segurança e sensoriamento remoto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Integrante / Willian Paraguassu - Coordenador / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante.

• 2015 - 2018

  Predição em Séries Temporais, Descrição: Séries temporais consistem em uma sequência de dados mensurados tipicamente em sucessivos pontos no espaço temporal em medidas de intervalos uniformes. Podemos encontrar séries temporais em diversas situações reais: fechamento do índice Dow Jones da bolsa de valores, fluxo anual de volume do rio Nilo, processamento de sinais, projeção de dividendos, entre muitos outros itens. Sua utilidade não está restrita apenas na área de computação e matemática. De fato, uma das principais áreas de estudo consiste na predição de séries temporais. A ideia consiste em dados observações passadas de uma variável, estes dados são coletados e analisados para desenvolver um modelo que seja capaz de descrever uma relação intrínseca. O modelo é então utilizado para extrapolar as séries temporais no futuro. Esta abordagem é particularmente útil quando pouco conhecimento é disponível sobre a geração dos dados ou quando não existe modelo satisfatório que relaciona a variável predita a outras variáveis explicativas. Dado isto, desde os anos 90 existe um interesse crescente na mineração de séries temporais. Este projeto tem por objetivo realizar um estudo sobre séries temporais, comparando técnicas conhecidas com propostas estado da arte que podem ser aplicadas as séries temporais. O objetivo principal consiste na comparação de técnicas já estabelecidas com propostas estado da arte e adaptação de novas técnicas para a solução do problema.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Integrante / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante / Willian Paraguassu - Integrante / Anderson Bessa da Costa - Coordenador.

• 2012 - 2015

  Processo de descoberta de conhecimento no curso de Sistemas de Informação da UFGD, Descrição: O processo de descoberta de conhecimento compreende seis fases: seleção de dados, limpeza de dados, enriquecimento, transformação ou codificação de dados, mineração de dados e o relatório e exibição da informação descoberta. Em cada fase no processo de descoberta de conhecimento existe uma progressão de dados brutos da informação para o conhecimento, à medida que se evolui para uma fase adicional. A mineração de dados é a fase responsável pela descoberta de novas informações em termos de padrões ou regras com base em grandes quantidades de dados. Para tornar a mineração de dados mais eficiente, esta pode ser usada com um data warehouse para ajudar com certos tipos de decisões. Os data warehouses oferecem acesso a dados para análise complexa, descoberta de conhecimento e tomada de decisão. Nesse contexto, neste projeto será criado um data warehouse para o processamento de descoberta de conhecimento no curso de Bacharelado em Sistemas de Informação (BSI) da Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD). Isso permite investigar o perfil do discente, assim como avaliar a qualidade do curso, levando-se em conta certos índices como: aprovação, reprovação, diplomação, retenção e evasão de discentes. Para a realização deste projeto, serão utilizados os aplicativos MySQL 5.5, Mondrian 3.2, Weka 3.6 e SQL Server Business Intelligence.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Carla Adriana Barvinski - Integrante / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante.

• 2012 - 2015

  Teorias de aprendizagem aplicadas na Informática e na Educação nos contextos da Web 2.0 e era digital, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Integrante / Carla Adriana Barvinski - Coordenador / Valguima Victoria Viana Aguiar Odakura - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2020 - 2020

  Mapa Covid-19: Informações sobre a quantidade de casos nos estados do Brasil e nos municípios de Mato Grosso do Sul, Descrição: Considerando o estado de emergência sanitária da pandemia de coronavírus (Covid-19), novos projetos e ações tornaram-se essenciais para o combate do coronavírus e às consequências da pandemia. O Brasil, por apresentar grande dimensão territorial, possui densidade demográfica bastante variável. Em regiões com grande concentração de habitantes por quilômetro quadrado, a disseminação do coronavírus têm se intensificado e o sistema de saúde está à beira de um colapso; por outro lado, em certas regiões do país, nenhum caso de Covid-19 foi confirmado. Em vista disso, este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um Website para verificação e acompanhamento do panorama atual do COVID-19 nos estados do Brasil e nos municípios de Mato Grosso do Sul. O número de casos confirmados, suspeitos, descartados e o número de óbitos por município é uma informação importante para dar suporte às autoridades e aos gestores públicos nas tomadas de decisão e ações de combate ao COVID-19, em especial nas seguintes temáticas: (1) distribuição de respiradores, kit de testes e leitos de UTI para o tratamento do Covid-19; (2) distribuição de equipamentos de proteção individual para profissionais da área da saúde; (2) distribuição de insumos, tais como, sabão líquido, álcool gel, etc; (3) distribuição de alimentos e produtos de higiene pessoal para a população mais vulnerável; (4) ações de prevenção ao contágio nas áreas mais afetadas; (5) entre outras. Ao mesmo modo, essas informações são importantes para indicar às autoridades e aos gestores públicos em qual momento futuro as medidas de restrição impostas (p. ex.: distanciamento social) deverão ser atenuadas para o retorno das atividades econômicas. Acredita-se que as medidas de restrição serão reduzidas de acordo com os números de casos confirmados e suspeitos de cada localidade (município ou região do país).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Felipe Natan dos Santos - Integrante / Matheus Vieira Zarate - Integrante.

• 2020 - 2020

  MANUCÃ - Plataforma de comercialização de produtos da agricultura familiar, Descrição: A nova plataforma de conexão que aproxima produtores rurais da agricultura familiar e consumidores elaborada pela SEMAGRO é uma forma rápida e eficaz de conectar o campo à cidade nesse momento de crise causada pela pandemia do COVID-19. Com a plataforma, produtores rurais acessam novos canais de venda, e os compradores ampliam a sua rede de fornecedores e com isso as empresas de logística pode participar viabilizando e otimizando as entregas. Usamos a tecnologia para conectar o agricultor no campo ao cliente comercial na cidade seja ele bar, restaurante, quitanda, mercado ou hipermercado. Queremos que o agricultor tenha como acessar este mercado e ou cliente comercial para poder vender seus produtos que neste momento está com dificuldade de escoamento da produção. Dentro da plataforma não é realizado e-commerce, somente é permitido disponibilizar anúncios de oferta e demanda. É um local virtual onde agricultores familiares e consumidores podem se encontrar e anunciar tudo relacionado a produção e comercialização de frutas, hortaliças, mudas e plantas ornamentais ? Gratuitamente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Felipe Natan dos Santos - Integrante / Matheus Vieira Zarate - Integrante.

• 2020 - 2020

  Mapa Covid-19: Informações sobre a quantidade de casos nos estados do Brasil e nos municípios de Mato Grosso do Sul, Descrição: Considerando o estado de emergência sanitária da pandemia de coronavírus (Covid-19), novos projetos e ações tornaram-se essenciais para o combate do coronavírus e às consequências da pandemia. O Brasil, por apresentar grande dimensão territorial, possui densidade demográfica bastante variável. Em regiões com grande concentração de habitantes por quilômetro quadrado, a disseminação do coronavírus têm se intensificado e o sistema de saúde está à beira de um colapso; por outro lado, em certas regiões do país, nenhum caso de Covid-19 foi confirmado. Em vista disso, este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um Website para verificação e acompanhamento do panorama atual do COVID-19 nos estados do Brasil e nos municípios de Mato Grosso do Sul. O número de casos confirmados, suspeitos, descartados e o número de óbitos por município é uma informação importante para dar suporte às autoridades e aos gestores públicos nas tomadas de decisão e ações de combate ao COVID-19, em especial nas seguintes temáticas: (1) distribuição de respiradores, kit de testes e leitos de UTI para o tratamento do Covid-19; (2) distribuição de equipamentos de proteção individual para profissionais da área da saúde; (2) distribuição de insumos, tais como, sabão líquido, álcool gel, etc; (3) distribuição de alimentos e produtos de higiene pessoal para a população mais vulnerável; (4) ações de prevenção ao contágio nas áreas mais afetadas; (5) entre outras. Ao mesmo modo, essas informações são importantes para indicar às autoridades e aos gestores públicos em qual momento futuro as medidas de restrição impostas (p. ex.: distanciamento social) deverão ser atenuadas para o retorno das atividades econômicas. Acredita-se que as medidas de restrição serão reduzidas de acordo com os números de casos confirmados e suspeitos de cada localidade (município ou região do país).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Felipe Natan dos Santos - Integrante / Matheus Vieira Zarate - Integrante.

• 2020 - 2020

  MANUCÃ - Plataforma de comercialização de produtos da agricultura familiar, Descrição: A nova plataforma de conexão que aproxima produtores rurais da agricultura familiar e consumidores elaborada pela SEMAGRO é uma forma rápida e eficaz de conectar o campo à cidade nesse momento de crise causada pela pandemia do COVID-19. Com a plataforma, produtores rurais acessam novos canais de venda, e os compradores ampliam a sua rede de fornecedores e com isso as empresas de logística pode participar viabilizando e otimizando as entregas. Usamos a tecnologia para conectar o agricultor no campo ao cliente comercial na cidade seja ele bar, restaurante, quitanda, mercado ou hipermercado. Queremos que o agricultor tenha como acessar este mercado e ou cliente comercial para poder vender seus produtos que neste momento está com dificuldade de escoamento da produção. Dentro da plataforma não é realizado e-commerce, somente é permitido disponibilizar anúncios de oferta e demanda. É um local virtual onde agricultores familiares e consumidores podem se encontrar e anunciar tudo relacionado a produção e comercialização de frutas, hortaliças, mudas e plantas ornamentais ? Gratuitamente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Felipe Natan dos Santos - Integrante / Matheus Vieira Zarate - Integrante.

• 2020 - 2020

  Mapa Covid-19: Informações sobre a quantidade de casos nos estados do Brasil e nos municípios de Mato Grosso do Sul, Descrição: Considerando o estado de emergência sanitária da pandemia de coronavírus (Covid-19), novos projetos e ações tornaram-se essenciais para o combate do coronavírus e às consequências da pandemia. O Brasil, por apresentar grande dimensão territorial, possui densidade demográfica bastante variável. Em regiões com grande concentração de habitantes por quilômetro quadrado, a disseminação do coronavírus têm se intensificado e o sistema de saúde está à beira de um colapso; por outro lado, em certas regiões do país, nenhum caso de Covid-19 foi confirmado. Em vista disso, este projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um Website para verificação e acompanhamento do panorama atual do COVID-19 nos estados do Brasil e nos municípios de Mato Grosso do Sul. O número de casos confirmados, suspeitos, descartados e o número de óbitos por município é uma informação importante para dar suporte às autoridades e aos gestores públicos nas tomadas de decisão e ações de combate ao COVID-19, em especial nas seguintes temáticas: (1) distribuição de respiradores, kit de testes e leitos de UTI para o tratamento do Covid-19; (2) distribuição de equipamentos de proteção individual para profissionais da área da saúde; (2) distribuição de insumos, tais como, sabão líquido, álcool gel, etc; (3) distribuição de alimentos e produtos de higiene pessoal para a população mais vulnerável; (4) ações de prevenção ao contágio nas áreas mais afetadas; (5) entre outras. Ao mesmo modo, essas informações são importantes para indicar às autoridades e aos gestores públicos em qual momento futuro as medidas de restrição impostas (p. ex.: distanciamento social) deverão ser atenuadas para o retorno das atividades econômicas. Acredita-se que as medidas de restrição serão reduzidas de acordo com os números de casos confirmados e suspeitos de cada localidade (município ou região do país).. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Felipe Natan dos Santos - Integrante / Matheus Vieira Zarate - Integrante.

• 2020 - 2020

  MANUCÃ - Plataforma de comercialização de produtos da agricultura familiar, Descrição: A nova plataforma de conexão que aproxima produtores rurais da agricultura familiar e consumidores elaborada pela SEMAGRO é uma forma rápida e eficaz de conectar o campo à cidade nesse momento de crise causada pela pandemia do COVID-19. Com a plataforma, produtores rurais acessam novos canais de venda, e os compradores ampliam a sua rede de fornecedores e com isso as empresas de logística pode participar viabilizando e otimizando as entregas. Usamos a tecnologia para conectar o agricultor no campo ao cliente comercial na cidade seja ele bar, restaurante, quitanda, mercado ou hipermercado. Queremos que o agricultor tenha como acessar este mercado e ou cliente comercial para poder vender seus produtos que neste momento está com dificuldade de escoamento da produção. Dentro da plataforma não é realizado e-commerce, somente é permitido disponibilizar anúncios de oferta e demanda. É um local virtual onde agricultores familiares e consumidores podem se encontrar e anunciar tudo relacionado a produção e comercialização de frutas, hortaliças, mudas e plantas ornamentais ? Gratuitamente.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Everton Castelão Tetila - Coordenador / Felipe Natan dos Santos - Integrante / Matheus Vieira Zarate - Integrante.

Prêmios