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dc.creatorTrindade, Rafael Jorge-
dc.date.accessioned2022-06-24T15:33:25Z-
dc.date.available2022-06-24T15:33:25Z-
dc.date.issued2021-07-15-
dc.identifier.citationTRINDADE, Rafael Jorge. Aprimoramento da robustez de sistema de medição de nível de corpos d’água com base em imagens digitais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28912-
dc.description.abstractIt is safe to say that the majority of cities built near rivers, lakes, or basins experience flooding. Not every one of them is capable of investing in sensor-based solutions to monitor the behavior of these bodies of water in order to prevent or reduce the loss of material goods or of life. There exist quite a few systems to handle the task, but the few image-based solutions lack flexibility and reliability. This work is an improvement of the Thiago Nagaoka undergraduate thesis’ system that solves the orientation issue by using the SIFT and RANSAC pipeline. The system is composed of a specifically designed ruler, a camera, and a computer. Over the original work, in which the ruler and its extraction from the image captured by the camera here used, a new process that bases its measurements on the ruler pattern’s frequency was developed to infer the water level measure. During testing, it was also subjected to a more adverse set of conditions. The proposed system computes measurements with an error concentrated in the range of 0 to 10% when the process runs successfully. Adjustments to increase the success rate and precision are also proposed.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectNível das águas - Mediçãopt_BR
dc.subjectVisão por computadorpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectWater levels - Measurementpt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectImage processingpt_BR
dc.titleAprimoramento da robustez de sistema de medição de nivel de corpos d’agua com base em imagens digitaispt_BR
dc.title.alternativeImprovements in robustness of an image-based water level measurement systempt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoÉ seguro dizer que a maioria das cidades que são construídas próximas a rios, lagos ou bacias sofrem com enchentes. Nem todas elas são capazes de investir em soluções baseadas em sensoriamento para monitorar o comportamento destes corpos d’água de modo a prevenir ou reduzir perdas materiais e de vidas. Existem diversos sistemas propostos para realização desta tarefa, mas os poucos que se baseiam em imagens oferecem pouca flexibilidade e confiabilidade. Este trabalho é o aprimoramento do Trabalho de Conclusão de Curso de Thiago Nagaoka (2019) que resolve o problema de orientação utilizando o pipeline de algoritmos SIFT e RANSAC. O sistema é composto por uma régua especificamente projetada, uma câmera e um computador. Sobre o trabalho original, no qual foi proposto o modelo de régua aqui utilizado e uma forma de extraí-la da imagem capturada pela câmera, foi desenvolvido um novo processo que faz uso da frequência do padrão da régua para inferência da medida do nível d’água. Este foi também submetido a um conjunto mais adverso de condições durante os testes. Nos casos em que houve êxito na conclusão do processamento, foram atingidos erros na faixa entre 0 a 10% de erro. São também propostas correções para obter maior êxito e precisão ao realizar medições.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Nassu, Bogdan Tomoyuki-
dc.contributor.referee1Nassu, Bogdan Tomoyuki-
dc.contributor.referee2Fonseca, Keiko Veronica Ono-
dc.contributor.referee3Dorini, Leyza Elmeri Baldo-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programBacharelado em Engenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)pt_BR
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