Projeto de Software

Para o projeto de software serão utilizadas diversas tecnologias já conhecidas no mercado. A escolha das mesmas, bem como as ferramentas auxiliares visam o desenvolvimento de uma aplicação voltada à dispositivos móveis, tal aplicação tem como finalidade o monitoramento da armadilha de mosquito e suas informações.

Frontend

React Native

A ferramenta React Native será utilizada no desenvolvimento do Frontend. O React Native foi criado pelo Facebook em 2015 e é mantido até hoje. Em 2018, a ferramenta ocupou o segundo lugar em número de contribuidores no GitHub.(1)

Os motivos da escolha da ferramenta foram :

• Desenvolvimento Multiplataforma
• Eficiência de Desenvolvimento - Javascript e React
• Comunidade Ativa
• Biblioteca vasta de componentes e plataformização.

Backend

Django

Django é um framework de alto nível para desenvolvimento Web que aumenta a velocidade de desenvolvimento com um design limpo e programático. A linguagem de programação utilizada é Python e a ferramenta cuida de vários níveis de abstração, sem precisar reinventar a roda.(2)

Motivos para a escolha da ferramenta :

• Django é conhecido por sua sintaxe limpa e simples, além de sua velocidade.
• Segurança : Django possui recursos de segurança incorporados, como proteção contra ataques de injeção de SQL, proteção CSRF.
• Escalabilidade : Django suporta autoescalabilidade, conseguindo lidar sozinho com altas demandas de tráfego.

SQLite

SQLite é um banco de dados relacional que se distingue de outras ferramentas similares por não requerer um servidor para armazenar informações. Ele alcança essa independência ao permitir que os dados sejam incorporados diretamente em seus arquivos. Sendo uma solução de código aberto e gratuita, o SQLite é amplamente adotado em aplicações móveis. (3)

Modelo de reconhecimento de imagem

A capacidade de reconhecimento de imagem, frequentemente conhecida como visão computacional, é um recurso tecnológico que tem como base a inteligência artificial (IA). Nesse sentido, a IA é capaz de discernir, identificar e classificar uma ampla gama de imagens, abrangendo desde fotografias de plantas e objetos até produtos e rostos humanos. Essa tecnologia é amplamente usada em diversos setores, como medicina, transporte e comércio eletrônico, e vem ganhando cada vez mais espaço na sociedade por sua utilidade e eficiência. (4)

O reconhecimento de imagem funciona à medida que a inteligência artificial é treinada com um conjunto de imagens de referência. A partir delas, ela começa a ser treinada para identificar características semelhantes e distintas entre as imagens analisadas, para depois conseguir identificar, comparar e classificar as imagens de acordo com o aprendizado. (4)

O YOLO é um método de detecção de objetos de passagem única (single pass) que utiliza uma rede neural convolucional como extrator de características. A principal vantagem do YOLO em relação aos outros métodos é que ele realiza as predições de classe em uma única passagem pela rede. Ao contrário dos sistemas anteriores de detecção de objetos, que dividiam a imagem em várias regiões e executavam um classificador em cada uma delas, o YOLO simplifica o processo ao processar a imagem inteira de uma vez. (4)

Diagrama de Pacotes

O diagrama de pacotes é uma forma de modelagem estática utilizada para representar de forma geral a estrutura de um projeto, proporcionando uma visão organizacional da arquitetura do sistema valendo-se da notação: Unified Modeling Language (UML) . Abaixo é possível observar os diagramas correspondentes aos diagramas de pacotes do sistema Ovnitrap.

Figura 1: Diagrama de Pacotes - Visão Geral

Fonte: Elaboração própria

Front-end

Figura 2: Diagrama de Pacotes - Front-end

Fonte: Elaboração própria

Back-end

Figura 3: Diagrama de Pacotes - Back-end

Fonte: Elaboração própria

Modelagem do Banco de Dados

Modelo Entidade-Relacionamento (ME-R)

Entidades

• ARMADILHA
• RELATORIO

Atributos das Entidades

• ARMADILHA (idArmadilha, apelido)
• RELATORIO (idRelatorio, nivelBateria, nivelAgua, temperaturaAgua, latitude, longitude, dataHora, qtdLarvas, imagem, dataHoraDescarga)

Relacionamentos

ARMADILHA - gera - RELATORIO (1:n) Uma ARMADILHA gera zero ou mais RELATORIO, e um relatório é gerado por uma ARMADILHA.

Diagrama Entidade-Relacionamento (DE-R)

Figura 4: Diagrama Entidade-Relacionamento (DE-R)

Fonte: Elaboração própria

Diagrama Lógico de Dados

Figura 5: Diagrama Lógico de Dados

Fonte: Elaboração própria

Diagrama de Classes ORM

Figura 6: Diagrama de Classes ORM

Fonte: Elaboração própria

Diagrama de fluxo de exceção

O diagrama de fluxo de execução apresentado é um modelo de BPMN (Business Process Model and Notation) que descreve o processo de monitoramento e notificação utilizando sensores.

Fonte: Elaboração própria

1. Início

O processo se inicia com a detecção do ligamento da rasp.

2. Verificação de Conexão

Se Não, verifica se o dispositivo está Conectado ao Servidor?

1) Se Não, registra a falha e informa o responsável pela falha na conexão.

2) Se Sim, atualiza a data e a hora do sistema.

3. Leitura dos Sensores:

O sistema lê os dados de diversos sensores:

• Leitura Sensor de Tensão (x - não implementado)
• Leitura Sensor de Temperatura
• Leitura Sensor de Humidade
• Leitura de Bateria do Sistema (x - não implementado)
• Leitura de Nível de Sinal

4. Verificação de Alertas

Alerte Disparo de Anomalia?

1) Se Sim, envia os dados para o servidor e registra os eventos de anomalia.

2) Se Não, verifica se houve leitura dentro dos padrões esperados

5. Finalização

O processo é finalizado, se necessário, com a notificação do "alarme" de desconexão ou desligamento do sistema.

Referências

1. React Native. Meta. Disponível em: https://reactnative.dev/. Acesso em: 25 de abril de 2024.

2. Django. Disponível em: https://www.djangoproject.com/. Acesso em: 25 de abril de 2024.

3. SOUZA, Ivan de. O que é SQLite, por que ele é usado, e o que o diferencia do MySQL? 24 nov. 2020. Disponível em: https://rockcontent.com/br/blog/sqlite/

4. ALVES, Gabriel. Detecção de objetos com YOLO: uma abordagem moderna. 13 out. 2020. Disponível em: https://iaexpert.academy/2020/10/13/deteccao-de-objetos-com-yolo-uma-abordagem-moderna/. Acesso em: 28 abr. 2024.

Histórico de versões

Versão	Alteração	Data	Autor
1.0	Criação do documento com a versão 1	24/04/2024	Luan Vasco
1.1	Correções no documento	28/04/2024	Kayro César
1.2	Primeira versão do banco de dados	17/05/2024	Luís Lins e Victor Yukio
1.3	Reestruturação do documento e adição do diagrama de pacotes geral e do back-end	30/05/2024	Lucas Gabriel
1.4	diagrama de fluxo de exceção	17/05/2024	Luís Lins e Victor Yukio