Sonda para monitorização de contentores com disponibilização de insights de negócio via API

O projeto visa desenvolver uma sonda agnóstica de sensorização, em que a tecnologia a usar será parametrizada em função do tipo de resíduo ou contentor, e ainda o desenvolvimento de uma API no qual se pretende desenvolver algoritmos inteligentes para gerar mais valor sobre os dados captados pela sonda. O número de variáveis a monitorizar pela sonda será elevado consoante o número de sensores ou tipo de sensores usados, que pode variar entre o nível de enchimento através de sensores Ultrassom ou ToF (Time of Flight) ou a deteção em contínuo de resíduos através de câmaras e algoritmos de visão computacional. O aumento de complexidade da sonda obrigará a uma melhor gestão da bateria. Esta sonda será revestida e fixada usando materiais resistentes aos impactos físicos e químicos existentes no contexto dos contentores de modo a assegurar a monitorização continua dos contentores. Assim, pretende-se conceber uma sonda de baixo custo, mas eficiente e robusta, dispondo de sensores variados para monitorizar com precisão e obter um elevado número de variáveis. Será desenvolvida uma camada de pré-processamento e comunicação de dados, utilizando filtros analógicos/digitais para remover outliers e ruído, assegurando que apenas dados dentro dos parâmetros definidos são enviados para a cloud. A API permitirá aos utilizadores dinamicamente definir e alterar parâmetros de transmissão, fornecendo dados cruciais da rede de contentores para otimizar o processo de recolha. Serão aplicados algoritmos para modelar comportamentos e prever eventos georreferenciados, integrando-se com plataformas externas para incorporar eventos não periódicos, como condições climáticas e eventos culturais. A API fornece dados cruciais, como a posição georreferenciada, inclinação, status da tampa, temperatura e nível de enchimento e conteúdo no contentor, utilizando tecnologias como GPS, acelerómetro, BLE e sensores visuais, e técnicas de Visão Computacional. Essas informações possibilitam a deteção de movimentos suspeitos, alertas de incêndio, previsão de odores desagradáveis, otimização de coleta de resíduos e avaliação da contaminação interna, sendo alguns parâmetros exclusivos para sondas com câmaras. A API irá gerar todos estes dados, podendo estes ser consumidos via webService por qualquer plataforma de gestão de resíduos. Neste projeto, a Enermeter irá usar a sua plataforma GarbaGere, uma plataforma para gestão de ativos de operações de gestão de resíduos. A API deve ter uma base de conhecimento e machine learning, e, idealmente, poderá alterar os parâmetros de sensorização. A base de conhecimento conterá os dados pré-processados enviados pela sonda, bem como todas as análises e cálculos que serão feitos com estes dados, bem como os valores finais alcançados. Pretende-se que estas sondas passem a estar referenciadas nestes softwares, como fonte de dados sobre estes ativos, sendo que estes dados irão ser determinantes para uma gestão mais eficiente nas operações relacionadas com estes e no melhor aproveitamento destes resíduos para a sua valorização. Ao longo da utilização da sonda, novos eventos irão ser marcados. Estes eventos poderão ser incluídos na base de dados, com indicações para os dados serem adquiridos nos parâmetros utilizados para eventos semelhantes. O machine learning permitirá à API otimizar os parâmetros de pré-processamento e análise dos dados, detetando padrões e fazendo previsões a longo prazo.