Daniel Moura de Oliveira

Possui graduação em Engenharia da Computação pela Universidade Federal da Bahia (2017) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia (2019). Atualmente é estudante de doutorado na Universidade Federal da Bahia.

Informações coletadas do Lattes em 14/10/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Engenharia Elétrica

2020 - Atual

Universidade Federal da Bahia
Andre Gustavo Scolari Conceição. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Robótica; Visão Computacional.

Mestrado em Engenharia Elétrica

2017 - 2019

Universidade Federal da Bahia
Título: OBJECT DETECTION, LOCALIZATION, AND GRASPING WITH VISUAL SENSORS APPLIED TO ROBOTIC MANIPULATORS
, Ano de Obtenção: 2019.André Gustavo Scolari Conceição.Bolsista do(a): Fundação de Apoio à Pesquisa, FUNAPE, Brasil. Palavras-chave: Visão Computacional; Robótica.Grande área: Outros

Graduação em Engenharia da Computação

2011 - 2017

Universidade Federal da Bahia
Título: Sistema de Aquisição, Armazenamento Remoto e Processamento de Sinais Utilizando Raspberry Pi
Orientador: Eduardo F. de Simas Filho

Ensino Médio (2º grau)

2008 - 2011

Colégio Marista Patamares

Formação complementar

2021 - 2021

Machine Learning for Absolute Beginners. (Carga horária: 10h). , StackSkills, STACKSKILLS, Estados Unidos.

2021 - 2021

Machine Learning with Python. (Carga horária: 10h). , StackSkills, STACKSKILLS, Estados Unidos.

2021 - 2021

Deep Learning with Python. (Carga horária: 10h). , StackSkills, STACKSKILLS, Estados Unidos.

2021 - 2021

Tensorflow and Keras Masterclass For Machine Learning and AI in Python. (Carga horária: 10h). , StackSkills, STACKSKILLS, Estados Unidos.

2021 - 2021

Python Data Analysis & Visualization. (Carga horária: 10h). , StackSkills, STACKSKILLS, Estados Unidos.

2020 - 2020

Desenvolvimento Android Completo 2020. (Carga horária: 107h). , Udemy, UDEMY, Brasil.

2015 - 2015

Processo de Software ? Qualidade de Processo, Serviço e Produto. (Carga horária: 2h). , Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil.

Participação em eventos

Congresso Brasileiro de Automática(CBA) 2020. Sistema de preensão robótica utilizando Redes Neurais Convolucionais e Primitivas Geométricas. 2020. (Congresso).

2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).ORB algorithm applied to Detection, Location and Grasping Objects. 2018. (Simpósio).

Campus Party. 2018. (Congresso).

Campus Party. 2017. (Congresso).

SECOMTEC. 2016. (Congresso).

SEMCOMP. 2016. (Congresso).

SEMCOMP. 2015. (Congresso).

SEMCOMP. 2014. (Congresso).

SEMCOMP. 2013. (Congresso).

Produções bibliográficas

  • Arrais, Rafael ; Veiga, Germano ; Ribeiro, Tiago T. ; Oliveira, Daniel ; Fernandes, Ramon ; Conceição, André Gustavo S. ; Farias, P. C. M. A. . Application of the Open Scalable Production System to Machine Tending of Additive Manufacturing Operations by a Mobile Manipulator. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 345-356.

  • Daniel M. de Oliveira ; Conceição, André Gustavo S. . A Fast 6DOF Visual Selective Grasping System Using Point Clouds. Machines, p. 540, 11 maio 2023.

  • DE OLIVEIRA, DANIEL M. ; VITURINO, CAIO C. B. ; CONCEICAO, ANDRE G. S. . 6D Grasping Based On Lateral Curvatures and Geometric Primitives. In: 2021 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2021 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), and 2021 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2021, Natal. 2021 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2021 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), and 2021 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2021. p. 138.

  • VITURINO, CAIO CRISTIANO BARROS ; DE OLIVEIRA, DANIEL M. ; CONCEICAO, ANDRE GUSTAVO SCOLARI ; JUNIOR, UBIRATAN . 6D Robotic Grasping System using Convolutional Neural Networks and Adaptive Artificial Potential Fields with Orientation Control. In: 2021 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2021 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), and 2021 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2021, Natal. 2021 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2021 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), and 2021 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2021. p. 144.

  • M. DE OLIVEIRA, DANIEL ; B. LEMOS, CÉZAR ; G. S. CONCEIÇÃO, ANDRÉ . Sistema de preensão robótica utilizando Redes Neurais Convolucionais e Primitivas Geométricas. In: Congresso Brasileiro de Automática 2020, 2020. Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020.

  • BARROS VITURINO, CAIO CRISTIANO ; DE LIMA SANTANA FILHO, KLEBER ; M. DE OLIVEIRA, DANIEL ; BIENIEK LEMOS, CÉZAR ; SCOLARI CONCEIÇÃO, ANDRÉ GUSTAVO . Redes Neurais Convolucionais para Identificação e Preensão Robótica de Objetos. In: Congresso Brasileiro de Automática 2020, 2020. Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020.

  • CONCEICAO, ANDRE G.S. ; OLIVEIRA, DANIEL M. ; CARVALHO, MARIA PAULA . ORB Algorithm Applied to Detection, Location and Grasping Objects. In: 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2018, João Pessoa. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE), 2018. p. 176.

Outras produções

Oliveira, Daniel . Grasp Based On Lateral Curvatures and Geometric Primitives. 2021.

OLIVEIRA, DANIEL M. . Occluded LINEMOD Gazebo Models. 2020.

OLIVEIRA, DANIEL M. . Path Planing and navigation using ROS and turtlebot. 2017.

OLIVEIRA, DANIEL M. . Aquisition, SignalProcessing and Storage System with Raspberry Pi. 2017.

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - 2022

Labwin

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Programdor, Carga horária: 20

2013 - 2017

Labwin

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

2012 - 2013

Labwin

Vínculo: Estagiario, Enquadramento Funcional: Estagiario, Carga horária: 16

2022 - Atual

Daedalus Tech

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 40