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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30730| Título: | Método de detecção de linha do horizonte em imagens marítimas baseado em processamento de imagens |
| Título(s) alternativo(s): | Horizon line detection in maritime images based on image processing |
| Autor(es): | Zorawski, Thais |
| Orientador(es): | Foleiss, Juliano Henrique |
| Palavras-chave: | Processamento de imagens Navegação Sistemas embarcados (Computador) Image processing Navigation Embedded computer systems |
| Data do documento: | 14-Jun-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | ZORAWSKI, Thais. Método de detecção de linha do horizonte em imagens marítimas baseado em processamento de imagens. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2022. |
| Resumo: | Contexto: A detecção de linha do horizonte é uma tarefa que pode ser empregada na área de realidade aumentada, na segurança de portos, navegação de embarcações e aeronaves autônomas, entre outras aplicações. Ela consiste no encontro da borda que faz a fronteira entre o céu e o não-céu. No processo de detecção da linha do horizonte no meio marítimo, elementos desafiadores podem aparecer, como neblina, mau tempo, vapor da água, reflexos e embarcações encobrindo a linha do horizonte. Métodos tradicionais do processamento de imagens, ao serem empregados de forma isolada, sem a utilização de outras técnicas e ferramentas, nem sempre conseguem lidar satisfatoriamente com esses desafios. Por outro lado, métodos que utilizam aprendizagem de máquina tem obtido taxas de acerto promissoras, porém alguns desses métodos propostos envolvem operações complexas, como por exemplo as redes neurais artificiais profundas, e são executados em GPUs. Tendo em vista que aeronaves autônomas tem um hardware limitado e muitas vezes não contam com uma GPU, utilizar esses métodos pode não ser viável. Objetivo: Neste trabalho propõe-se um método de detecção da linha do horizonte para imagens marítimas utilizando processamento de imagens com métodos de apoio que podem ser implementados em dispositivos embarcados. Método: Utilizando a base de dados Singapure Maritime Dataset (SMD), foram utilizadas técnicas de processamento de imagens, como detecção de bordas, combinadas a outros métodos que não utilizam aprendizagem de máquina, como o Random Sample Concensus (RANSAC), para determinar a linha do horizonte em imagens marítimas. Resultados: o método proposto apresentou erro na determinação do ângulo abaixo de 1 grau para imagens onboard e entre 2,85 e 2,89 para imagens onshore, e menos de 5 pixels de diferença da linha real para a linha estimada para cinquenta porcento das imagens testadas. Conclusões: Apesar dos resultados obtidos pelo método proposto apresentarem uma taxa de erro superior ao atingido pelo estado da arte, ele pode traçar uma linha do horizonte aproximada e pode ser executado em dispositivos embarcados. |
| Abstract: | Context: The detection of the horizon line is a task that can be used in augmented reality, in port security, in navigation of vessels and autonomous aircraft, among other applications. This line is the edge that forms the boundary between sky and non-sky areas. To find the horizon line can present some challenging elements, such as fog, bad weather, water vapor, reflections and some vessels covering the horizon line. Traditional image processing methods, when used individuality, without the use of other techniques and tools, are not always able to satisfactorily deal with these challenges. On the other hand, methods that use machine learning are getting promising success rates, however, some of these proposed methods involve complex operations, such as deep learning networks, and are executed in GPUs. Since autonomous aircraft have limited hardware and often do not have a GPU, using these methods may not be feasible. Objetive: In this work we propose a horizon line detection method for maritime images using image processing with other methods as support that can be implemented in embedded devices. Method: Using the SMD database, image processing techniques were used, such as edge detection, combined with other methods that do not use machine learning, such as RANSAC, to determine the horizon line in maritime images. Results: the proposed method presented an error in determining the angle below 1 degree for onboard images and between 2.85 and 2.89 degrees for onshore images, and less than 5 pixels of difference from the real line for the estimated line for fifty percent of the tested images. Conclusions: Although the results obtained by the proposed method present an error rate higher than that achieved by the state of the art methods, it can draw an approximate horizon line and can be executed in embedded devices. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30730 |
| Aparece nas coleções: | CM - Ciência da Computação |
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