O presente trabalho reúne elementos para a análise dos principais problemas e dificuldades inerentes à implementação de um dispositivo para a aferição de velocímetros de veículos automotores, de forma a atender a legislação prevista no código nacional de Trânsito, determinada pela Portaria n.º 115 de 1998, que define erros máximos permitidos para velocímetros de ± 5km/h para velocidades de até 100km/h e de ± 5% para velocidades acima de 100km/h. Inicialmente são apresentados e comparados os principais métodos de medição de velocidade abordados na literatura. A partir desta análise, é implementado um método inovador decorrente do efeito de escorrimento ou blur, onde, através do estudo das características e regularidades contidas em uma única imagem borrada, será determinada a velocidade da superfície em análise. A partir de uma bancada que simula o solo em movimento e, utilizando-se uma câmera CCD (Charge Coupled Device) e um frame grabber, fez-se a aquisição de imagens da superfície asfáltica em movimento. A informação de velocidade pôde então ser determinada, através da análise das regularidades contidas na imagem dinâmica devido ao efeito de escorrimento ou efeito blur. Obteve-se resultados suficientes para a aferição de velocímetros, com erros máximos abaixo de 5%. A técnica desenvolvida e avaliada na prática através de uma bancada que simula o asfalto em movimento, demonstrou uma precisão de 0,8% numa faixa de velocidades de 0 a 20km/h , de 1,5% numa faixa de velocidades de 20 a 60km/h e de 2,5% numa faixa de velocidades de 60km/h a 80km/h. Finalmente foram investigados os fatores preponderantes que limitaram os erros nesta ordem de grandeza. / This work gathers elements for the study and analysis of the main problems and difficulties inherents to the implementation of a device to the gauging of a speedometer of automotive vehicles, in order to meet the foreseen legislation described by the governmental decree nº 115 from 1998, which defines the maximum allowed error for speedometers of ± 5km/h for speeds till 100km/h and ± 5% for speeds above 100km/h. From this study, a new method, based on the blur effect, is proposed. In the method, the speed of the target surface is determined by analyzing the characteristics and regularities contained in a single blurred image. Starting from a device that simulates the soil movement and, using a CCD (Charge Coupled Device) camera and a frame grabber, the acquisition of images of the moving asphalt surface was done. The information of speed then could be determined, through the study of the regularities contained in the dynamic image due to the blur effect. The necessary results for the gauging have been achieved with success, with precision below 5%. The developed and evaluated technique in practice through a device that simulates the asphalt in movement has demonstrated a precision of 0,8% in a range of speeds from 0 to 20km/h, 1,5% in a range of speeds from 20km/h to 60km/h and 2,5% in a range of speeds from 60km/h to 80km/h. Finally, it was investigated the preponderant factors which have limited the errors in this order of greatness.

Orientador: Siome Klein Goldenstein / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T11:06:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hauagge_DanielCabrini_M.pdf: 29273846 bytes, checksum: d697300202f6081a1441b4748b9a711c (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: Apresentamos nesta dissertação quatro algoritmos voltados para a classicação automatizada de frutas. A subtração de fundo baseada na distância de Mahalanobis. O rastreamento das frutas em uma esteira usando a subtração de fundo, casamento de padrões e fluxo óptico. A reconstrução tridimensional da fruta a partir de imagens dela na esteira, onde recuperamos a posição da câmera com relação a fruta usando fluxo óptico e uma estimativa grosseira do movimento da fruta. A forma da fruta é obtida a partir das silhuetas reprojetadas no espaço tridimensional usando duas abordagens diferentes. Finalmente, a localização do pedúnculo e cálice a partir do eixo de simetria da reconstrução tridimensional. Realizamos testes com os quatro algoritmos. Obtivemos bons resultados com os dois primeiros. Para a reconstrução tridimensional verificamos bons resultados para algumas etapas do processo (fluxo óptico, estimativa inicial e otimização não-linear do movimento de câmera). Resultados fracos foram obtidos para a reprojeção das silhuetas usando os dois métodos. Analisamos as causas dos erros e propomos métodos que poderiam ser usados para melhorá-los. Os resultados da localização do pedúnculo e cálice foram insatisfatórios mas acreditamos que melhorariam se obtivéssemos uma reconstrução mais precisa. Também criamos um sistema de captura que reproduz as condições dentro de um sistema comercial de classificação. Com este aparato construímos quatro grandes bases de dados com aproximadamente 3000 frutas, 35 imagens de cada uma, contendo quatro variedades de maçã. Outras 6 bases menores foram criadas. / Abstract: We present in this dissertation four algorithms targeted at the automated classification of fruits. Background subtraction based on Mahalanobis distance. Fruit tracking on a conveyor belt using background subtraction, pattern matching and optical flow. The 3D reconstruction of the fruit from its images on the conveyor belt, where we recover the camera position, with respect to the fruit, using optical flow and a rough estimate of fruit motion. The fruit's shape is recovered from the silhouette re-projected into 3D space using two different approaches. Finally, the location of the stem and calyx based on the symmetry axis of the 3D reconstruction. We also present the results of tests conducted with the four algorithms. We obtained good results with the first two. For the three-dimensional reconstruction we obtained good results with some of the intermediary steps (optical flow, initial estimate and nonlinear re_nement of camera motion). Poor results were obtained for the re-projection of the silhouette's, using two approaches. We analyze the causes of these difficulties and suggest approaches that could improve them. The localization of stem and calyx was compromised by the poor 3D reconstruction so we believe that it will improve once we address the problems with the reconstruction algorithm. We created an image capturing system that reproduces the conditions inside a commercial grading machine. With this device we acquired four big data sets with approximately 3000 apples, 35 images of each, comprising four varieties. Another 6 smaller data-sets were also created. / Mestrado / Visão Computacional / Mestre em Ciência da Computação

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-06T12:10:59Z No. of bitstreams: 1 luizmauriliodasilvamaciel.pdf: 11082986 bytes, checksum: ce05919ae5e2bd37882838427a25f4a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-06T12:17:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 luizmauriliodasilvamaciel.pdf: 11082986 bytes, checksum: ce05919ae5e2bd37882838427a25f4a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-06T12:17:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 luizmauriliodasilvamaciel.pdf: 11082986 bytes, checksum: ce05919ae5e2bd37882838427a25f4a3 (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Identificar movimento em vídeos é uma tarefa fundamental a fim de analisar a sua infor-mação semântica. Uma das principais ferramentas para a identificação de movimento é o fluxo óptico, o qual estima a projeção da velocidade 3D dos objetos sobre o plano da câmera. Neste trabalho é proposto um método diferencial de fluxo óptico baseado na equação da onda. O fluxo óptico é calculado através da minimização de funcional de energia composto por dois termos: um termo de constância de brilho e um termo de energia da onda. O fluxo é então determinado através da resolução iterativa de um sistema de equações lineares. O desacoplamento entre os pixels na solução garante convergência rápida e torna o método adequado para a paralelização. No entanto, nossa abordagem não converge para todos os pontos de imagem, sendo apresentadas as suas condições de convergência. O fluxo proposto é aplicado no problema de reconhecimento de ação através da criação de um descritor global de vídeo baseado em histogramas de fluxo óptico (HOF). Apesar da sua esparsidade, o método proposto supera as abordagens clássicas. Também são avaliadas medidas de erro de fluxo óptico para algumas sequências de imagens conhecidas. Os erros encontrados são similares para o nosso método e as abordagens clássicas de fluxo óptico. / Identification of motion in videos is a fundamental task to analyse their semantic informa-tion. One of the main tools for motion identification is the optical flow, which estimates the projection of the 3D velocity of the objects onto the plane of the camera. In this work, we propose a differential optical flow method based on the wave equation. The optical flow is computed by minimizing a functional energy composed by two terms: brightness constancy and energy of the wave. The flow is then determined by solving iteratively a system of linear equations. The decoupling of the pixels in the solution ensures quick convergence and makes the method suitable for parallelization. However, our approach does not converge for all the image points and we present its convergence conditions. We apply our optical flow in the action recognition problem by creating a global video descriptor based on histograms of optical flow (HOF). Despite its sparsity, our method outperforms the classical approaches. We also evaluate optical flow error measures for some known image sequences. The errors found are similar for our method and the classical optical flow approaches.

Orientador: Paulo Roberto Gardel Kurka / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-26T21:38:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Araujo_DarlaCarolinedaSilva_M.pdf: 5678583 bytes, checksum: a6ed9886369705a8853f15d431565a3d (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: O presente trabalho descreve um método de odometria visual empregando a técnica de fluxo óptico, para estimar o movimento de um robô móvel, através de imagens digitais capturadas de duas câmeras estereoscópicas nele fixadas. Busca-se assim a construção de um mapa para a localização do Robô. Esta proposta, além de alternativa ao cálculo autônomo de movimento realizado por outros tipos de sensores como GPS, laser, sonares, utiliza uma técnica de processamento óptico de grande eficiência computacional. Foi construído um ambiente 3D para simulação do movimento do robô e captura das imagens necessárias para estimar sua trajetória e verificar a acurácia da técnica proposta. Utiliza-se a técnica de fluxo óptico de Lucas Kanade na identificação de características em imagens. Os resultados obtidos neste trabalho são de grande importância para os estudos de navegação robótica / Abstract: This work describes a method of visual odometry using the optical flow technique to estimate the motion of a mobile robot, through digital images captured from two stereoscopic cameras fixed on it, in order to obtain a map of location of the robot. This proposal is an alternative to the autonomous motion calculation performed by other types of sensors such as GPS, laser, sonar, and uses an optical processing technique of high computational efficiency. To check the accuracy of the technique it was necessary to build a 3D environment to simulate the robot performing a trajectory and capture the necessary images to estimate the trajectory. The optical flow technique of Lucas Kanade was used for identifying features in the images. The results of this work are of great importance for future robotic navigation studies / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestra em Engenharia Mecânica

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para elastografia virtual em imagens simuladas de ultrassom utilizando métodos numéricos e métodos de visão computacional. O objetivo é estimar o módulo de elasticidade de diferentes tecidos tendo como entrada duas imagens da mesma seção transversal obtidas em instantes de tempo e pressões aplicadas diferentes. Esta metodologia consiste em calcular um campo de deslocamento das imagens com um método de fluxo óptico e aplicar um método iterativo para estimar os módulos de elasticidade (análise inversa) utilizando métodos numéricos. Para o cálculo dos deslocamentos, duas formulações são utilizadas para fluxo óptico: Lucas-Kanade e Brox. A análise inversa é realizada utilizando duas técnicas numéricas distintas: o Método dos Elementos Finitos (MEF) e o Método dos Elementos de Contorno (MEC), sendo ambos implementados em Unidades de Processamento Gráfico de uso geral, GpGPUs ( \"General Purpose Graphics Units\" ). Considerando uma quantidade qualquer de materiais a serem determinados, para a implementação do Método dos Elementos de Contorno é empregada a técnica de sub-regiões para acoplar as matrizes de diferentes estruturas identificadas na imagem. O processo de otimização utilizado para determinar as constantes elásticas é realizado de forma semi-analítica utilizando cálculo por variáveis complexas. A metodologia é testada em três etapas distintas, com simulações sem ruído, simulações com adição de ruído branco gaussiano e phantoms matemáticos utilizando rastreamento de ruído speckle. Os resultados das simulações apontam o uso do MEF como mais preciso, porém computacionalmente mais caro, enquanto o MEC apresenta erros toleráveis e maior velocidade no tempo de processamento. / This thesis presents a new methodology for computational elastography applied to simulated ultrasound images, using numerical methods and comptuter vision methods. The aim is to estimate the elastic moduli of diferent tissues using two diferent images of the same cross section acquired in diferent times and pressure conditions. The proposed methodology consists in evaluate the displacement field using optical flow techniques and then apply an inverse analysis using a numerical method. In order to evaluate the displacement field, two distinct formulations for optical flow are used: Lucas-Kanade and Brox. For the inverse analysis problem, the Finite Element Method and the Boundary Element Method are used, both implemented in general purpose graphic units, GpGPUs. Considering a number of materials that may be present in the images, the multiresgions boundary element method is used in order to couple diferent matrices for diferent materials. The optimization process is evaluated using complex variable method. The methodology is validated in three diferent steps: noiseless simulations; additive white gaussian noise simulations; and ultrasound mathematical phantom with speckle tracking. The results show that the Finite Element Method presents more accurate estimatives but a high computational cost, while the Boundary Element Method presents tolerable errors but a better processing time.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para elastografia virtual em imagens simuladas de ultrassom utilizando métodos numéricos e métodos de visão computacional. O objetivo é estimar o módulo de elasticidade de diferentes tecidos tendo como entrada duas imagens da mesma seção transversal obtidas em instantes de tempo e pressões aplicadas diferentes. Esta metodologia consiste em calcular um campo de deslocamento das imagens com um método de fluxo óptico e aplicar um método iterativo para estimar os módulos de elasticidade (análise inversa) utilizando métodos numéricos. Para o cálculo dos deslocamentos, duas formulações são utilizadas para fluxo óptico: Lucas-Kanade e Brox. A análise inversa é realizada utilizando duas técnicas numéricas distintas: o Método dos Elementos Finitos (MEF) e o Método dos Elementos de Contorno (MEC), sendo ambos implementados em Unidades de Processamento Gráfico de uso geral, GpGPUs ( \"General Purpose Graphics Units\" ). Considerando uma quantidade qualquer de materiais a serem determinados, para a implementação do Método dos Elementos de Contorno é empregada a técnica de sub-regiões para acoplar as matrizes de diferentes estruturas identificadas na imagem. O processo de otimização utilizado para determinar as constantes elásticas é realizado de forma semi-analítica utilizando cálculo por variáveis complexas. A metodologia é testada em três etapas distintas, com simulações sem ruído, simulações com adição de ruído branco gaussiano e phantoms matemáticos utilizando rastreamento de ruído speckle. Os resultados das simulações apontam o uso do MEF como mais preciso, porém computacionalmente mais caro, enquanto o MEC apresenta erros toleráveis e maior velocidade no tempo de processamento. / This thesis presents a new methodology for computational elastography applied to simulated ultrasound images, using numerical methods and comptuter vision methods. The aim is to estimate the elastic moduli of diferent tissues using two diferent images of the same cross section acquired in diferent times and pressure conditions. The proposed methodology consists in evaluate the displacement field using optical flow techniques and then apply an inverse analysis using a numerical method. In order to evaluate the displacement field, two distinct formulations for optical flow are used: Lucas-Kanade and Brox. For the inverse analysis problem, the Finite Element Method and the Boundary Element Method are used, both implemented in general purpose graphic units, GpGPUs. Considering a number of materials that may be present in the images, the multiresgions boundary element method is used in order to couple diferent matrices for diferent materials. The optimization process is evaluated using complex variable method. The methodology is validated in three diferent steps: noiseless simulations; additive white gaussian noise simulations; and ultrasound mathematical phantom with speckle tracking. The results show that the Finite Element Method presents more accurate estimatives but a high computational cost, while the Boundary Element Method presents tolerable errors but a better processing time.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-02T19:31:32Z No. of bitstreams: 1 virginiafernandesmota.pdf: 2597727 bytes, checksum: df1d36b8c756398774e8649591f66a32 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T20:02:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 virginiafernandesmota.pdf: 2597727 bytes, checksum: df1d36b8c756398774e8649591f66a32 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T20:02:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 virginiafernandesmota.pdf: 2597727 bytes, checksum: df1d36b8c756398774e8649591f66a32 (MD5) Previous issue date: 2011-02-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Movimento é uma das características fundamentais que refletem a informação semântica em vídeos. Uma das técnicas de estimativa do movimento é o cálculo do fluxo óptico. Este é uma representação 2D (bidimensional) das velocidades aparentes de uma sequência de quadros (frames) adjacentes, ou seja, a projeção 2D do movimento 3D (tridimensional) projetado na câmera. Neste trabalho é proposto um descritor global de movimento baseado no tensor de orientação. O mesmo é formado à partir dos coeficientes dos polinômios de Legendre calculados para cada quadro de um vídeo. Os coeficientes são encontrados através da projeção do fluxo óptico nos polinômios de Legendre, obtendo-se uma representação polinomial do movimento. O descritor tensorial criado é avaliado classificando-se a base de vídeos KTH com um classificador SVM (máquina de vetor de suporte). É possível concluir que a precisão da abordagem deste trabalho supera às encontradas pelos descritores globais encontrados na literatura. / Motion is one of the main characteristics that describe the semantic information of videos. One of the techniques of motion estimation is the extraction of optical flow. The optical flow is a bidimensional representation of velocities in a sequence of adjacent frames, in other words, is the 2D projection of the 3D motion projected on the camera. In this work it is proposed a global video descriptor based on orientation tensor. This descriptor is composed by coefficients of Legendre polynomials calculated for each video frame. The coefficients are found though the projection of the optical flow on Legendre polynomials, obtaining a polynomial representation of the motion. The tensorial descriptor created is evaluated by a classification of the KTH video database with a SVM (support vector machine) classifier. Results show that the precision of our approach is greater than those obtained by global descriptors in the literature.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 milton.pdf: 1235914 bytes, checksum: dff60afa3cc8a29da9cf209d407c7d8f (MD5) Previous issue date: 2013-03-26 / The three Attitude Parameters or Critical Flight Parameters - Attack, Yaw and Roll - are the angles that describe the rotational movements of an aerial vehicle in three-dimensional space. From the estimate of these angles, we can accomplish the stabilization of flight. The need for it varies for each type of aerial vehicle in inverse proportion to the stability provided by their mechanical characteristics. Moreover, the association of critical angles with other flight parameters, such as altitude and velocity, enables the description of all vehicle movements, and consequently, the execution of a flight path predetermined. Critical Flight Parameters can be inferred by electromechanical inertial sensors, Global Positioning System or by visual perception. Several authors mention that the electromechanical sensors fail and Global Positioning System are unavailable for some period of time under various environmental conditions, leading to loss of orientation and, in the case of unmanned vehicles, several accidents, given the lack of support from a pilot on these situations. In this work two techniques are integrated to estimate these parameters, based on Robotic Vision: the first one is based on the position and inclination of the Horizon about the aerial vehicle; and the second one is based on the estimation of optical flow of the scene viewed by the aerial vehicle. The use of optical flow provides the estimation of Yaw Parameter, which is not got at Horizon approach. It also enables the estimation of Critical Flight Parameters when the Horizon is not present. Both techniques are associated with camera parameters and integrated to provide more robustness to the flight angles estimation. Experiments conducted using real images of fixed-wing aircraft flight proved the method efficacy in open and unstructured envinroment. / Os três Parâmetros de Atitude ou Parâmetros Críticos de Voo Ataque, Guinada e Rolagem são os ângulos que descrevem os movimentos rotacionais de um veículo aéreo no espaço tridimensional. A partir da estimativa destes ângulos, pode-se realizar a estabilização de voo, cuja necessidade varia para cada tipo de veículo aéreo em proporção inversa à estabilidade proporcionada pelas suas características mecânicas. Além disto, a associação dos ângulos críticos de voo com outros parâmetros, como altitude e velocidade, possibilita a descrição de todos os movimentos do veículo, e consequentemente, a execução de uma rota de voo pré-determinada. Os ângulos críticos de voo podem ser inferidos por sensores eletromecânicos inerciais, pelo Sistema de Posicionamento Global ou por percepção visual. Diversos autores citam que os sensores eletromecânicos falham e o Sistema de Posicionamento Global fica indisponível por algum intervalo de tempo sob diversas condições ambientais, ocasionando a perda da orientação e, nos casos de veículos nãotripulados, acidentes e perdas de veículos, dada a falta do apoio de um piloto nestas situações. Neste trabalho são integradas duas técnicas de estimativa destes parâmetros, baseadas em Visão Robótica: a primeira é baseada na posição e inclinação do Horizonte com relação ao veículo aéreo; a segunda é baseada na estimativa do Fluxo Óptico da cena frontal ao veículo aéreo. O uso do Fluxo Óptico possibilita a estimativa do Parâmetro de Guinada, que não é realizada na abordagem baseada no Horizonte. Também possibilita a estimativa dos Parâmetros Críticos de Voo quando o Horizonte não está presente. As duas técnicas são associadas a parâmetros da câmera e integradas para dar mais robustez à estimativa dos ângulos de voo. Experimentos realizados usando-se imagens reais de voos de veículos aéreos de asa fixa provaram a eficiência do método em ambiente aberto e não-estruturado.