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- Unlocking the fatty acid and antioxidant profile of grape pomace: a systematic assessment across varieties and vintages for its sustainable valorizationPublication . Abreu, Teresa; Ferreira, Rui; Castilho, Paula C.; Câmara, José S.; Teixeira, Juan; Perestrelo, Rosa; De Abreu Abreu, Maria Teresa; Ferreira, Rui; Castilho, Paula C; Câmara, José; Perestrelo, RosaGrape pomace (GP), the main by-product of the wine industry, represents a valuable source of bioactive metabolites with significant potential for valorization in the context of sustainable bioresource management. This study systematically characterizes the fatty acid methyl ester (FAME) profile, total phenolic content (TPC), total flavonoid content (TFC), and antioxidant activities (DPPH, ABTS, ORAC) of GP derived from seven grape varieties across three consecutive vintages (2022–2024). White GP, particularly Verdelho and Sercial, exhibited a superior lipid quality with high concentrations of methyl linoleate (up to 1997 mg/100 g DW) and methyl oleate (up to 1294 mg/100 g DW), low atherogenic (AI < 0.05) and thrombogenic indices (TI ≤ 0.13), and elevated PUFA/SFA ratios (≥8.2). In contrast, red GP, especially from Complexa and Tinta Negra, demonstrated the highest antioxidant potential, with TPC values up to 6687 mgGAE/100 g DW, TFC up to 4624 mgQE/100 g DW, and antioxidant activities reaching 5399 mgTE/100 g (DPPH) and 7219 mgTE/100 g (ABTS). Multivariate statistical analyses (PCA, PLS-DA, HCA) revealed distinct varietal and vintage-dependent clustering and identified key discriminant fatty acids, including linolenic acid (C18:3), lauric acid (C12:0), and arachidic acid (C20:0). These findings underscore the compositional diversity and functional potential of GP, reinforcing its suitability for applications in functional foods, nutraceuticals, and cosmetics, in alignment with circular economy principles.
- Gestão inteligente de parque de estacionamento através de processamento de imagemPublication . Fernando, Mauro Emanuel Ferreira; Gomes, Luís Armando de Aguiar Oliveira; Barros, João Dionísio SimõesNesta dissertação desenvolveu-se um sistema inteligente de gestão de parques de estacionamento através de processamento de imagem. O algoritmo usado permite a monitorização de lugares de estacionamento utilizando visão computacional para detetar veículos em áreas definidas dentro de um vídeo capturado por um uma câmera. Este projeto foi implementado com base na arquitetura de rede neuronal convolucional YOLOv8, utilizada para deteção de objetos em imagens. A utilização do algoritmo baseado na YOLOv8 permite a deteção de veículos em lugares de estacionamento, sendo que o algoritmo utiliza a teoria da região de interesse para o mapeamento dos lugares em parques de estacionamento. Dentro do algoritmo utilizam-se dois tipos de regiões de interesse: região de deteção de veículo e região da vaga marcada, sendo que a sobreposição dessas regiões dita a ocupação da vaga de estacionamento. Para complementar o algoritmo foi criada uma página web para dar informação em tempo-real da disponibilidade dos lugares de estacionamento aos automobilistas. Para implementação do hardware foi utilizado um Raspberry Pi 4 e um 5, afim de executar a deteção veículos e verificar a disponibilidade de lugares de estacionamentos. O processo de construção do sistema começou na recolha de imagens de veículos para o treino da máquina (responsável pela deteção), e posteriormente a marcação dos lugares a serem monitorizados. Em seguida passou-se à verificação das sobreposições das regiões (se o veículo detetado estava dentro da vaga) e por fim ao envio em tempo-real para a página web do estado de disponibilidade dos lugares. Os resultados obtidos tanto na simulação quanto na implementação prática de hardware foram satisfatórios com uma percentagem de exatidão na deteção de veículos de 89.92% em condições climáticas e de luminosidade adversas, considerando-se por isso o sistema eficiente na deteção de lugares de estacionamento.