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CPGEI (Mestrado): André Biffe Di Renzo-20/10/17

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industria
Quando 20/10/2017
das 14h00 até 17h00
Onde Sede Central: Sala B-205
Nome do Contato Prof. Jean Carlos Cardozo da Silva
Participantes Prof. Jean Carlos Cardozo da Silva, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Cicero Martelli, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Jean Carlos Cardozo da Silva, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Lélio Antônio Teixeira Brito, Dr. - PUCRS
Prof. Marco José da Silva, Dr. - UTFPR
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Desenvolvimento de metodologia para monitoramento remoto de rodovias - VANTRod

Resumo: Rodovias são as principais vias de locomoção do Brasil, tanto de cargas como de passageiros. Pelo fato dessas rodovias estarem sujeitas a desgastes com o tempo e devido ao grande tráfego de cargas pesadas, é preciso um constante monitoramento do estado do pavimento e das sinalizações rodoviárias. Normalmente a análise do estado atual de rodovias é efetuada de forma manual, sendo necessário o deslocamento de pessoas para verificação. Uma alternativa para efetuar esse processo é o uso de imagens áreas. Este trabalho apresenta uma metodologia de monitoramento remoto de rodovias a partir de imagens aéreas e a aplicação de técnicas de processamento digital de imagens (PDI), como uma ferramenta para verificação das condições da malha rodoviária, desde seu pavimento até as sinalizações horizontais. A aquisição dessas imagens é efetuada através de Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT), possibilitando a varredura de grandes áreas em curto espaço de tempo. Em conjunto com as imagens adquiridas, são empregadas técnicas de PDI e reconhecimento de padrões para extrair e identificar parâmetros em rodovias. Assim, desenvolveu-se um algoritmo que processa e extrai informações da via a partir das imagens adquiridas, proporcionando maior agilidade e precisão na inspeção de rodovias. O algoritmo desenvolvido é divido em três partes, sendo a primeira a segmentação da rodovia na imagem adquirida, a segunda a segmentação de objetos contidos na rodovia e a terceira a classificação dos objetos segmentados. Para classificar os objetos segmentados é utilizado o classificador Support Vector Machine (SVM) em conjunto com o descritor de Histograma Orientado ao Gradiente (HOG) para extrair características dos objetos a serem classificados. Com esse algoritmo desenvolvido obteve-se resultados positivos na obtenção de informações da rodovia a partir de imagens aéreas, podendo a metodologia proposta ser aplicada em ambiente real, auxiliando equipes de manutenção e gerenciamento de rodovias.
Palavras-chave: Monitoramento de Rodovias, Veículo Aéreo Não Tripulado, Processamento Digital de Sinais.

Development of highway remote sensing methodology - VANTRod

Abstract: Highways are the principal locomotion way in Brazil for cargo and passengers. For the fact that highways can suffer wear because of time or a lot off high traffic of cargo, it is necessary a constant monitoring of the pavement and traffic signalization health. In general, the highway health is analyzed manually being necessary persons to make the verification process. One alternative to this process is the use of aerial images. This work presents a highway remote sensing methodology from aerial imagens and digital image processing (DIP), as a tool to verify the road conditions, including the pavement and road markings. The acquisitions of images are performed by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) enabling large area scans with less time. With the acquired imagens, DIP techniques and pattern recognition are employed to extract and identify highways parameters. So, an algorithm was developed to process and extract road information of the acquired images providing inspection of highway with agility and precision. The developed algorithm has three parts: the first one make the roadway segmentation, the second segments objects of the road and the third classifies the segmented objects. To classify the segmented objects, the Histogram of Oriented Gradient (HOG) descriptor has been used to extract characteristics of the objects and the Support Vector Machine (SVM) was used to classify the objects. With this developed algorithm, positive results has reached in obtain road information from the aerial images, and this proposed methodology could be applied in real environment helping maintenance and management highway teams.
Keywords:Highway Monitoring, Unmanned Aerial Vehicle, Digital Image Processing

Lista de publicações:

André Biffe Di Renzo; Cicero Martelli ; Rogério Vargas Cezimbra ; Jean Carlos Cardozo da Silva . PDI para o Monitoramento de Rodovias com Imagens Aéreas Obtidas por VANT. In: XXXV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2017, São Pedro - SP. Anais do SBrT'17. Rio de Janeiro, RJ: SBRT, 2017. v. 1. p. 142-146.

MARTELLI, Cicero; CARDOZO DA SILVA, JEAN CARLOS; PIPA, DANIEL; DA SILVA, MARCO JOSÉ; ZAMARREÑO, CARLOS R.; CANNING, JOHN; SCHAPHAUSER, PEDRO E.; DUTRA, Guilherme ; DACIUK, RAFAEL; GALVÃO, JOSÉ R.; MEZZADRI, FELIPE; RENZO, ANDRE B.; DREYER, UILIAN; WEBER, GUILHERME; JANECZKO, CESAR; DA ROCHA, OTONIEL G. . Photonic sensors: from horse racing to horse power. In: 25th International Conference on Optical Fiber Sensors, 2017, Jeju. Bellingham - WA: SPIE - The International Society for Optical Engineering, 2017. v. 10323. p. 103230W-103230W-4.

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