[pt] O petróleo e gás são importantes na economia mundial, utilizados como matéria-prima em vários produtos. Para a extração desses produtos é necessário realizar a caracterização dos reservatórios de hidrocarbonetos. A partir dessa caracterização são extraídos um volume com dados sísmicos da região de interesse. Esses dados são interpretados para identificação de várias características, como a classificação de fácies sísmicas, horizontes, falhas, e gás. A grande quantidade de dados do volume de sísmica, torna a interpretação manual cada vez mais desafiadora. Muitos pesquisadores da área de interpretação sísmica tem investido em métodos utilizando redes neurais. As redes neurais convolucionais (CNN) são muito utilizadas em problemas de visão computacional, e obtém ótimos resultados em muitos problemas com dados 2D. O presente trabalho tem como objetivo a aplicação de redes neurais convolucionais no mapeamento supervisionado de horizontes sísmicos. Avaliamos nossa proposta usando o bloco F3 com as anotações de fácies sísmicas. Os dados foram utilizados baseados em modelo de seção e patches. Na previsão de horizonte foram avaliadas as arquiteturas da ResUnet e DC-Unet. Como função de perda foram analisadas a Generalized Dice e a perda Focal Tversky. O método mostrou resultados promissores com a ResUnet e função de perda Focal Tversky, nos dados baseados em patches de 128x128, alcançando aproximadamente 56 por cento na métrica Dice. A implementação completa e as redes treinadas estão disponíveis em https://github.com/mayaragomys/seismic_horizons. / [en] Oil and gas are important in the world economy, used as raw materials in various products. For the extraction of these products, it is necessary to carry out the characterization of the hydrocarbon reservoirs. This characterization extracts a volume with seismic data from the region of interest. These data are interpreted to identify various features, such as the classification of seismic facies, horizons, faults, and gas. A large amount of seismic volume data makes manual interpretation increasingly challenging. Many researchers in the field of seismic interpretation have invested in methods using neural networks. Convolutional Neural Networks (CNN) are widely used in computer vision problems and get great results in many situations with 2D data. The present work aimed to apply convolutional neural networks in the supervised mapping of seismic horizons. We evaluated our proposal using the F3 block with seismic facies annotations. The data representation in the input layer are patches of sections. In the horizon forecast, we evaluate the architectures of ResUnet and DC-Unet. We use the Generalized Dice and the Focal Tversky loss functions for the loss function. The method delivered promising results with the ResUnet and Focal Tversky loss function on data based on 128x128 patches, reaching approximately 56 percent on the Dice metric. The full implementation and the trained networks are available at https://github.com/mayaragomys/seismic_horizons.

[pt] A exploração segura de reservatórios de petróleo necessita uma boa modelagem numérica dos objetos geológicos da sub superfície, que inclui entre outras etapas: interpretação sísmica e geração de malha. Esta tese apresenta um estudo nessas duas áreas. O primeiro estudo é uma contribuição para interpretação de dados sísmicos, que se baseia na detecção automática de falhas sísmicas usando redes neurais profundas. Em particular, usamos Redes Neurais Convolucionais (RNCs) diretamente sobre mapas de amplitude sísmica, com a particularidade de usar dados sintéticos para treinar a rede com o objetivo final de classificar dados reais. Num segundo estudo, propomos um novo algoritmo para geração de malhas bidimensionais de quadrilaterais para estudos geomecânicos, baseado numa abordagem inovadora do método de quadtree: definimos novos padrões de subdivisão para adaptar a malha de maneira eficiente a qualquer geometria de entrada. As malhas obtidas podem ser usadas para simulações com o Método de Elementos Finitos (MEF). / [en] Safe oil exploration requires good numerical modeling of the subsurface geobodies, which includes among other steps: seismic interpretation and mesh generation. This thesis presents a study in these two areas. The first study is a contribution to data interpretation, examining the possibilities of automatic seismic fault detection using deep learning methods. In particular, we use Convolutional Neural Networks (CNNs) on seismic amplitude maps, with the particularity to use synthetic data for training with the goal to classify real data. In the second study, we propose a new two-dimensional all-quadrilateral meshing algorithm for geomechanical domains, based on an innovative quadtree approach: we define new subdivision patterns to efficiently adapt the mesh to any input geometry. The resulting mesh is suited for Finite Element Method (FEM) simulations.

[pt] Ao longo da história a engenharia de fluidos vem se mostrado como uma das áreas mais importantes da engenharia devido ao seu impacto nas áreas de transporte, energia e militar. A medição de campos de velocidade, por sua vez, é muito importante para estudos nas áreas de aerodinâmica e hidrodinâmica. As técnicas de medição de campo de velocidade em sua maioria são técnicas ópticas, se destacando a técnica de Particle Image Velocimetry (PIV). Por outro lado, nos últimos anos importantes avanços na área de visão computacional, baseados em redes neurais convolucionais, se mostram promissores para a melhoria do processamento das técnicas ópticas. Nesta dissertação, foi utilizada uma abordagem híbrida entre correlação cruzada e cascata de redes neurais convolucionais, para desenvolver uma nova técnica de PIV. O projeto se baseou nos últimos trabalhos de PIV com redes neurais artificiais para desenvolver a arquitetura das redes e sua forma de treinamento. Diversos formatos de cascata de redes neurais foram testados até se chegar a um formato que permitiu reduzir o erro em uma ordem de grandeza para escoamento uniforme. Além do desenvolvimento da cascata para escoamento uniforme, gerou-se conhecimento para fazer cascatas para outros tipos de escoamentos. / [en] Throughout history, fluid engineering is one of the most important areas of engineering due to its impact in the areas of transportation, energy and the military. The measurement of velocity fields is important for studies in aerodynamics and hydrodynamics. The techniques for measuring the velocity field are mostly optical techniques, with emphasis on the PIV technique. On the other hand, in recent years, important advances in computer vision, based on convolutional neural networks, have shown promise for improving the processing of optical techniques. In this work, a hybrid approach between cross-correlation and cascade of convolutional neural networks was used to develop a new PIV technique. The project was based on the latest work of PIV with an artificial neural network to develop the architecture of the networks and their form of training. Several cascade formats of neural networks were tested until they reached a format that allowed the error to be reduced by an order of magnitude for uniform flow. In addition to the development of the cascade for uniform flow, knowledge was generated to make cascades for other types of flows.

[pt] Informações precisas sobre a distribuição da população são reconhecidamente importantes. A fonte de informação mais completa sobre a população é o censo, cujos os dados são disponibilizados de forma agregada em setores censitários. Esses setores são unidades operacionais de tamanho e formas irregulares, que dificulta a análise espacial dos dados associados. Assim, a mudança de setores censitários para um conjunto de células regulares com estimativas adequadas facilitaria a análise. Uma metodologia a ser utilizada para essa mudança poderia ser baseada na classificação de imagens de sensoriamento remoto para a identificação de domicílios, que é a base das pesquisas envolvendo a população. A detecção de áreas edificadas é uma tarefa complexa devido a grande variabilidade de características de construção e de imagens. Os métodos usuais são complexos e muito dependentes de especialistas. Os processos automáticos dependem de grandes bases de imagens para treinamento e são sensíveis à variação de qualidade de imagens e características das construções e de ambiente. Nesta tese propomos a utilização de um método automatizado para detecção de edificações em imagens Google Earth que mostrou bons resultados utilizando um conjunto de imagens relativamente pequeno e com grande variabilidade, superando as limitações dos processos existentes. Este resultado foi obtido com uma aplicação prática. Foi construído um conjunto de imagens com anotação de áreas construídas para 12 regiões do Brasil. Estas imagens, além de diferentes na qualidade, apresentam grande variabilidade nas características das edificações e no ambiente geográfico. Uma prova de conceito será feita na utilização da classificação de área construída nos métodos dasimétrico para a estimação de população em gride. Ela mostrou um resultado promissor quando comparado com o método usual, possibilitando a melhoria da qualidade das estimativas. / [en] The importance of precise information about the population distribution is widely acknowledged. The census is considered the most reliable and complete source of this information, and its data are delivered in an aggregated form in sectors. These sectors are operational units with irregular shapes, which hinder the spatial analysis of the data. Thus, the transformation of sectors onto a regular grid would facilitate such analysis. A methodology to achieve this transformation could be based on remote sensing image classification to identify building where the population lives. The building detection is considered a complex task since there is a great variability of building characteristics and on the images quality themselves. The majority of methods are complex and very specialist dependent. The automatic methods require a large annotated dataset for training and they are sensitive to the image quality, to the building characteristics, and to the environment. In this thesis, we propose an automatic method for building detection based on a deep learning architecture that uses a relative small dataset with a large variability. The proposed method shows good results when compared to the state of the art. An annotated dataset has been built that covers 12 cities distributed in different regions of Brazil. Such images not only have different qualities, but also shows a large variability on the building characteristics and geographic environments. A very important application of this method is the use of the building area classification in the dasimetric methods for the population estimation into grid. The concept proof in this application showed a promising result when compared to the usual method allowing the improvement of the quality of the estimates.

[pt] Esta dissertação de mestrado consiste em um estudo avançado sobre aprendizado profundo por reforço visual para robôs autônomos através de técnicas de transferência de aprendizado. Os ambientes de simulação testados neste estudo são ambientes realistas complexos onde o robô tinha como desafio aprender e transferir conhecimento em diferentes contextos para aproveitar a experiência de ambientes anteriores em ambientes futuros. Este tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, diminui o número de épocas de treinamento do algoritmo, mesmo em ambientes complexos, justificando o uso de técnicas de transferência de aprendizado. / [en] This master s thesis consists of an advanced study on deep learning by visual reinforcement for autonomous robots through transfer learning techniques. The simulation environments tested in this study are highly realistic environments where the challenge of the robot was to learn and tranfer knowledge in different contexts to take advantage of the experiencia of previous environments in future environments. This type of approach besides adding knowledge to the autonomous robot reduces the number of training epochs the algorithm, even in complex environments, justifying the use of transfer learning techniques.

[pt] Esta dissertação estuda métodos e algoritmos para critérios de seleções dos retângulos envolventes focando em arquiteturas de detecção de objetos baseada redes neurais convolucionais para tempo real, que processam mais de 30fps, que também possibilitam a expansão para outras arquiteturas. O objetivo desta dissertação é melhorar as métricas Recall e Precision, proporcionando mais assertividade nos resultados destas arquiteturas sem a necessidade de recriá-las ou retreiná-las, diminuindo, assim, os recursos para manutenções. As arquiteturas que trabalham em tempo real normalmente não apresentam melhores resultados, pois são desenvolvidas visando a redução do tempo de execução. Para resolver estes problemas, serão testados outros métodos de critérios de seleção de retângulos envolventes em estado da arte, são eles: Nonmaximum Suppression (NMS), Soft-NMS, Non-Maximum Weighted (NMW) e Weighted Boxes Fusion (WBF). Os resultados obtidos foram comparados aos originais das arquiteturas, utilizando as métricas mAP, Recall e Precision. Através desta comparação foi possível comprovar que os novos critérios apresentaram bons resultados. O tempo de execução dos novos critérios também foi analisado com execuções de imagens em lotes, contornando alguns overheads dos critérios mais pesados. As arquiteturas utilizadas como base nos experimentos foram baseadas nos sistemas YOLOv3-Tiny e YOLOv4-Tiny, utilizando o dataset QMUL-OpenLogo público e especializado em logotipos e baseado em fotos reais. / [en] This dissertation studies methods and algorithms for bounding box selection criteria focusing on object detection architectures based on convolutional neural networks for real-time, processing over 30fps, which also allow expansion to other architectures. The goal of this study is to improve the Recall and Precision metrics, providing more assertiveness in the results of these architectures without the need to recreate or retrain them, thus reducing the resources for maintenance. Architectures that work in real-time usually do not present good results, because they are developed aiming to reduce execution time. To solve these problems, other state-of-the-art bounding box selection criteria methods will be tested: Non-maximum Suppression (NMS), Soft-NMS, Non-Maximum Weighted (NMW) and Weighted Boxes Fusion (WBF). The results obtained were compared to the original architectures, using the mAP, Recall and Precision metrics. Through this comparison it was possible to prove that the new criteria presented satisfactory results. The execution time of the new criteria was also analyzed with batch image executions, bypassing some overheads of the heavier criteria. The architectures used as basis for the experiments were based on the YOLOv3-Tiny and YOLOv4-Tiny systems, using the public dataset QMUL-OpenLogo specialized in logos and based on real photos.