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https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/10355
metadata.dc.type: | TCC |
Title: | Solução de vistoria predial baseado em leitura de QR Code |
Authors: | Moura, Fillipe de Sousa |
metadata.dc.contributor.advisor: | Díaz, Francisco Javier de Obaldia |
Abstract: | O propósito desta monografia é desenvolver um aplicativo para smartphones que possa ser instalado em sistema operacional Android e o seu back-end seja armazenado na nuvem da Microsoft, o Azure. O aplicativo deve ser capaz de realizar vistorias em edificações, buscando ter um controle exato de tudo a ser vistoriado e não deixar esquecido nenhum local ou equipamento. A segurança de um local privado que possua visitação constante do público, é de inteira responsabilidade dos seus proprietários. Consequentemente, sendo também sua responsabilidade a segurança do local de trabalho dos seus funcionários. Cada local ou equipamento a ser vistoriado possuirá etiquetado um código QR, conhecido como QR Code, desta forma, cada um terá sua identidade própria, evitando que haja fraudes em uma vistoria. O aplicativo confirma que o local foi vistoriado somente após a análise do QR Code feita pela câmera do smartphone. Em caso de inconformidades encontradas durante a vistoria, o aplicativo apresentará a opção de tirar uma foto, a qual será armazenada no banco de dados do sistema e associada a vistoria realizada. Ao fim de cada vistoria o aplicativo deverá realizar a validação da mesma, enviando por e-mail um resumo da vistoria. O sistema será composto por 7 componentes básicos, sendo eles, o dispositivo móvel, a sincronização offline, o tipo de comunicação sem fio, a nuvem Azure, o serviço de aplicativo, o gerenciamento de API e o banco de dados SQL. Com o desenvolver do código do sistema, todos os componentes irão trabalhar de forma transparente para o usuário final, mascarando o local aonde cada requisição será processada. |
Keywords: | Vistoria Segurança no trabalho Nuvem Azure android QR Code Xamarin |
Citation: | MOURA, Fillipe de Sousa. Solução de vistoria predial baseado em leitura de QR Code. 2016. 176 f. Monografia (Graduação) - Faculdade de Tecnologia e Ciências Sociais Aplicadas, Centro Universitário Brasília, Brasília, 2016. |
URI: | https://repositorio.uniceub.br/jspui/handle/235/10355 |
Issue Date: | 2016 |
Appears in Collections: | ENC - Graduação |
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