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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28912| Título: | Aprimoramento da robustez de sistema de medição de nivel de corpos d’agua com base em imagens digitais |
| Título(s) alternativo(s): | Improvements in robustness of an image-based water level measurement system |
| Autor(es): | Trindade, Rafael Jorge |
| Orientador(es): | Nassu, Bogdan Tomoyuki |
| Palavras-chave: | Nível das águas - Medição Visão por computador Processamento de imagens Water levels - Measurement Computer vision Image processing |
| Data do documento: | 15-Jul-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | TRINDADE, 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. |
| Resumo: | É 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. |
| Abstract: | It 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. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/28912 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia de Computação |
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