Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002Bitstream added on 2014-06-13T18:47:37Z : No. of bitstreams: 1 gallis_rba_me_prud.pdf: 10059339 bytes, checksum: 0b87f521c7ed18507f2a2bcada1e0b76 (MD5) / A união da Cartografia e da Informática auxilia cada vez mais as atividades de planejamento, visualização e rapidez no processo de tomadas de decisões. A disponibilidade de equipamentos com maior capacidade de processamento e armazenamento de informações e o auxílio da Computação Gráfica permitiram a ampliação do horizonte cartográfico. O emprego de meios digitais para aquisição, armazenamento, manipulação, análise e exibição de objetos e informações é uma realidade incontestada. Entre os novos métodos de levantamento que se utilizam do recente casamento entre a Cartografia e as técnicas digitais destacam-se os Sistemas Móveis de Mapeamento Digital (SMMD). No Brasil, especificamente em Presidente Prudente - SP, na FCT/Unesp, onde uma Unidade Móvel de Mapeamento Digital (UMMD) está sendo desenvolvida, testes foram feitos procurando adaptá-la para levantamentos urbanos e rodoviários. Nos levantamentos realizados com a UMMD, após processamento dos dados adquiridos, têm-se imagens, vídeos e mapas digitais dos locais percorridos. O presente trabalho propõe-se a mostrar o conceito funcional do programa que faz a conexão entre os mapas digitais, imagens e vídeos, procurando dar aplicabilidade aos recursos que estes arquivos apresentam.

A detecção e reconhecimento de objetos em ambiente não controlado tem aplicações diversas no campo da visão computacional, e juntamente com o georreferenciamento de objetos de forma automática propicia uma variedade de aplicações, como por exemplo, o mapeamento da sinalização de trânsito. Os sinais de trânsito são muito importantes por proverem regras de navegação nas ruas e estradas. Um sistema para a determinação das posições geográficas de placas de sinalização de trânsito em áreas urbanas de forma automática constitui uma ferramenta útil para a gestão municipal podendo servir para tomadas de decisão, como por exemplo, fluxo de tráfego e definição de sinalização nas vias terrestres. Do ponto de vista prático, um sistema com estas características tem uma grande complexidade na implementação o que caracteriza um grande desafio. Diante do contexto exposto, nesta tese, é tratada a computação da detecção, o reconhecimento de sinais e o georreferenciamento de placas de trânsito. A implementação deste trabalho consistiu na coleta de conjuntos de dados e a aplicação de algoritmos para a extração dos descritores de pontos chave e para realizar a correspondências dos pontos chave entre duas imagens (imagem de uma via contendo uma ou mais placas e imagem de um template de uma placa de sinalização). Uma vez obtidos apenas os pontos em comuns referentes aos seus descritores, na sequência foram aplicados algoritmos para a detecção, reconhecimento e georreferenciamento das placas de trânsito. Para a obtenção do conjunto de dados foi utilizado um sistema móvel de mapeamento terrestre, equipado com sensores de imageamento digital, que além de obter conjuntos de sequências de imagens, também capturam informações de navegação e posicionamento. Para a detecção e reconhecimento foram utilizados algoritmos já consolidados na literatura (SIFT e BBF) e também algoritmos definidos e implementados para a realização da metodologia proposta. Para a extração de pontos chave condizentes com a placa a ser detectada, foi desenvolvido um algoritmo, pelo fato dos algoritmos citados na literatura não serem adequados para imagens que apresentam poucos pontos de correspondência, como é o caso do algoritmo RANSAC. Foi também definido e implementado um algoritmo para o reconhecimento de caracteres para o caso de placas de sinalização que especificam limite de velocidade. Com o conhecimento das fotocoordenadas centrais referentes às placas detectadas e reconhecidas e os dados de navegação e posicionamento, é realizado o georreferenciamento a fim de determinar as posições das placas no terreno por meio das equações de colinearidade. Foram realizados experimentos iniciais comprovando que a metodologia proposta é adequada para os objetivos definidos. As taxas de acerto na detecção e reconhecimento das placas de sinalização atingiram valores superiores a 80%, mesmo utilizando imagens com cenas complexas. O trabalho desenvolvido contribui com a metodologia proposta destinada à determinação das posições das feições dos sinais de trânsito em áreas urbanas, e na Área de Visão Computacional, contribui com novos algoritmos para a detecção e reconhecimento de placas de sinalização, bem como um novo algoritmo para o reconhecimento de caracteres. / The detection and object recognition in uncontrolled environment has several applications in the field of computer vision, and together with automatic georeferencing of objects provides a variety of applications, for example, the mapping of traffic signs. Traffic signs are very important because they provide navigation rules in streets and roads. A system for the automatic determining of the geographic positions of traffic sign plates in urban areas constitutes a useful tool for municipal management, it can be used for decision making, such as traffic flow and sign location on roads. From a practical point of view, a system with these characteristics has a great complexity in the implementation that characterizes a great challenge. Considering the exposed context, this thesis treats the computation of detection, recognition and georeferencing of traffic signs. The implementation of this work consisted in collecting data sets and application of algorithms for extracting keypoint features and performing the keypoint matching between two images (image of a road containing one or more plates and image of a template from a traffic sign). Once only the points in common in relation to their descriptors had been obtained, in the sequence, some algorithms were applied to the detection, recognition and georeferencing of traffic signs. To obtain the data set a landbase mobile mapping system was used, equipped with digital imaging sensors, which in addition to obtaining sets of image sequences, they also capture navigation information and positioning. For detection and recognition algorithms already established in literature (SIFT and BBF) were used and algorithms defined and implemented to the realization of the proposed methodology were also used. For the extraction of keypoints suitable with the plateto be detected, an algorithm was developed, because of the algorithms mentioned in literature are not appropriate for images that have few points of matching such as the RANSAC algorithm. An algorithm for recognition of characters for the case of signs which specify the speed limit was also defined and implemented. With the knowledge of the central photo coordinates referring to plates detected and recognized and navigation and positioning data,the georeferencing is performed to determine the positions of the plates on the ground through the collinearity equations. Initial experiments were performed demonstrating that the proposed methodology is appropriate for the defined goals. The hit rates of detection and recognition of sign plates reached values above 80%, even using images with complex scenes. The developed work contributes with the proposed methodology destined to the determination of traffic signs positions in urban areas, and in the Computer Vision Area, it contributes with new algorithms for the detection and recognition of traffic signs and a new algorithm for character recognition.

A detecção e reconhecimento de objetos em ambiente não controlado tem aplicações diversas no campo da visão computacional, e juntamente com o georreferenciamento de objetos de forma automática propicia uma variedade de aplicações, como por exemplo, o mapeamento da sinalização de trânsito. Os sinais de trânsito são muito importantes por proverem regras de navegação nas ruas e estradas. Um sistema para a determinação das posições geográficas de placas de sinalização de trânsito em áreas urbanas de forma automática constitui uma ferramenta útil para a gestão municipal podendo servir para tomadas de decisão, como por exemplo, fluxo de tráfego e definição de sinalização nas vias terrestres. Do ponto de vista prático, um sistema com estas características tem uma grande complexidade na implementação o que caracteriza um grande desafio. Diante do contexto exposto, nesta tese, é tratada a computação da detecção, o reconhecimento de sinais e o georreferenciamento de placas de trânsito. A implementação deste trabalho consistiu na coleta de conjuntos de dados e a aplicação de algoritmos para a extração dos descritores de pontos chave e para realizar a correspondências dos pontos chave entre duas imagens (imagem de uma via contendo uma ou mais placas e imagem de um template de uma placa de sinalização). Uma vez obtidos apenas os pontos em comuns referentes aos seus descritores, na sequência foram aplicados algoritmos para a detecção, reconhecimento e georreferenciamento das placas de trânsito. Para a obtenção do conjunto de dados foi utilizado um sistema móvel de mapeamento terrestre, equipado com sensores de imageamento digital, que além de obter conjuntos de sequências de imagens, também capturam informações de navegação e posicionamento. Para a detecção e reconhecimento foram utilizados algoritmos já consolidados na literatura (SIFT e BBF) e também algoritmos definidos e implementados para a realização da metodologia proposta. Para a extração de pontos chave condizentes com a placa a ser detectada, foi desenvolvido um algoritmo, pelo fato dos algoritmos citados na literatura não serem adequados para imagens que apresentam poucos pontos de correspondência, como é o caso do algoritmo RANSAC. Foi também definido e implementado um algoritmo para o reconhecimento de caracteres para o caso de placas de sinalização que especificam limite de velocidade. Com o conhecimento das fotocoordenadas centrais referentes às placas detectadas e reconhecidas e os dados de navegação e posicionamento, é realizado o georreferenciamento a fim de determinar as posições das placas no terreno por meio das equações de colinearidade. Foram realizados experimentos iniciais comprovando que a metodologia proposta é adequada para os objetivos definidos. As taxas de acerto na detecção e reconhecimento das placas de sinalização atingiram valores superiores a 80%, mesmo utilizando imagens com cenas complexas. O trabalho desenvolvido contribui com a metodologia proposta destinada à determinação das posições das feições dos sinais de trânsito em áreas urbanas, e na Área de Visão Computacional, contribui com novos algoritmos para a detecção e reconhecimento de placas de sinalização, bem como um novo algoritmo para o reconhecimento de caracteres. / The detection and object recognition in uncontrolled environment has several applications in the field of computer vision, and together with automatic georeferencing of objects provides a variety of applications, for example, the mapping of traffic signs. Traffic signs are very important because they provide navigation rules in streets and roads. A system for the automatic determining of the geographic positions of traffic sign plates in urban areas constitutes a useful tool for municipal management, it can be used for decision making, such as traffic flow and sign location on roads. From a practical point of view, a system with these characteristics has a great complexity in the implementation that characterizes a great challenge. Considering the exposed context, this thesis treats the computation of detection, recognition and georeferencing of traffic signs. The implementation of this work consisted in collecting data sets and application of algorithms for extracting keypoint features and performing the keypoint matching between two images (image of a road containing one or more plates and image of a template from a traffic sign). Once only the points in common in relation to their descriptors had been obtained, in the sequence, some algorithms were applied to the detection, recognition and georeferencing of traffic signs. To obtain the data set a landbase mobile mapping system was used, equipped with digital imaging sensors, which in addition to obtaining sets of image sequences, they also capture navigation information and positioning. For detection and recognition algorithms already established in literature (SIFT and BBF) were used and algorithms defined and implemented to the realization of the proposed methodology were also used. For the extraction of keypoints suitable with the plateto be detected, an algorithm was developed, because of the algorithms mentioned in literature are not appropriate for images that have few points of matching such as the RANSAC algorithm. An algorithm for recognition of characters for the case of signs which specify the speed limit was also defined and implemented. With the knowledge of the central photo coordinates referring to plates detected and recognized and navigation and positioning data,the georeferencing is performed to determine the positions of the plates on the ground through the collinearity equations. Initial experiments were performed demonstrating that the proposed methodology is appropriate for the defined goals. The hit rates of detection and recognition of sign plates reached values above 80%, even using images with complex scenes. The developed work contributes with the proposed methodology destined to the determination of traffic signs positions in urban areas, and in the Computer Vision Area, it contributes with new algorithms for the detection and recognition of traffic signs and a new algorithm for character recognition.

Orientador: João Fernando Custódio da Silva / Resumo: Um sistema de mapeamento móvel (SMM) permite obter informações geográficas das vias e de seu entorno. O objetivo deste trabalho é controlar a propagação de erros na determinação dos POE no processo de caminhamento fotogramétrico, para isto, foi estudada a adição de uma terceira câmera ao sistema e a integração das imagens com dados dos sensores de posicionamento e navegação. As câmeras foram dispostas em um arranjo triangular, de modo que o terceiro raio homólogo de um ponto fosse não coplanar aos demais raios homólogos deste mesmo ponto. Isto permite melhorar a estimativa da posição geométrica dos pontos, principalmente no sentido transversal à base do levantamento. Para a realização do levantamento, o sistema foi calibrado no campo de calibração da FCT/Unesp. O trajeto percorrido foi no entorno de uma quadra urbana, de modo a percorrer trechos retos e curvos. Os algoritmos SIFT (Scale Invariant Feature Transform) e RANSAC (RANdom SAmple Consensus) foram aplicados nas imagens coletadas pelo sistema, a fim de identificar os pontos homólogos nos trios de imagens e nas imagens subsequentes. Os parâmetros de orientação exterior (POE) das câmeras foram calculados pelo processo de fototriangulação, o ajustamento foi pelo método dos mínimos quadrados (MMQ), modelo paramétrico. Os dados foram processados variandose a quantidade de câmeras, duas ou três, para analisar a contribuição da terceira câmera. Os experimentos foram realizados para trechos retos e curvos e variou-se o tamanho... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: A mobile mapping system (MMS) provides geographical information of the roads and their surroundings. When carried by pedestrians, it can provide information of indoor areas or inaccessible to vehicles. The objective of this work was to control the spread of errors in determining the EOP in photogrammetric traversal process to this, the addition of a third camera to the system and the integration of images and positioning and navigation sensors data were studied. Cameras were mounted in a triangular arrangement, in a way that the third homologous beam of a point is non-colinear to the others homologous beams of the same point. This enables a point position estimative enhancement, mainly in the transverse direction of the base. For the survey, the system was calibrated in the FCT/Unesp calibration field. The route taken was in the vicinity of an urban block, passing by straight and curved sections. SIFT algorithm (Scale Invariant Feature Transform) and RANSAC (RANdom SAmple Consensus) were applied on the images collected by the system to identify the corresponding points in image trios and subsequent images. The exterior orientation parameters (EOP) of the cameras were calculated by the phototriangulation process, the adjustment method used was the least squares (LSM), parametric model. The data were processed by varying the number of cameras, two or three, to analyze the contribution of the third camera. The experiments were realized for straight and curved sections and was va... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Submitted by Tobias Rehder da Cunha Patuci null (tobiasrehder@hotmail.com) on 2018-02-05T13:35:54Z No. of bitstreams: 1 diss_qualif_final.pdf: 48075089 bytes, checksum: add7dc77ed0089fb6e3ef138bf65abbc (MD5) / Approved for entry into archive by ALESSANDRA KUBA OSHIRO ASSUNÇÃO (alessandra@fct.unesp.br) on 2018-02-05T17:08:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 patuci_trc_me_prud.pdf: 48075089 bytes, checksum: add7dc77ed0089fb6e3ef138bf65abbc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-05T17:08:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 patuci_trc_me_prud.pdf: 48075089 bytes, checksum: add7dc77ed0089fb6e3ef138bf65abbc (MD5) Previous issue date: 2017-12-16 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Um sistema de mapeamento móvel (SMM) permite obter informações geográficas das vias e de seu entorno. O objetivo deste trabalho é controlar a propagação de erros na determinação dos POE no processo de caminhamento fotogramétrico, para isto, foi estudada a adição de uma terceira câmera ao sistema e a integração das imagens com dados dos sensores de posicionamento e navegação. As câmeras foram dispostas em um arranjo triangular, de modo que o terceiro raio homólogo de um ponto fosse não coplanar aos demais raios homólogos deste mesmo ponto. Isto permite melhorar a estimativa da posição geométrica dos pontos, principalmente no sentido transversal à base do levantamento. Para a realização do levantamento, o sistema foi calibrado no campo de calibração da FCT/Unesp. O trajeto percorrido foi no entorno de uma quadra urbana, de modo a percorrer trechos retos e curvos. Os algoritmos SIFT (Scale Invariant Feature Transform) e RANSAC (RANdom SAmple Consensus) foram aplicados nas imagens coletadas pelo sistema, a fim de identificar os pontos homólogos nos trios de imagens e nas imagens subsequentes. Os parâmetros de orientação exterior (POE) das câmeras foram calculados pelo processo de fototriangulação, o ajustamento foi pelo método dos mínimos quadrados (MMQ), modelo paramétrico. Os dados foram processados variandose a quantidade de câmeras, duas ou três, para analisar a contribuição da terceira câmera. Os experimentos foram realizados para trechos retos e curvos e variou-se o tamanho do bloco processado e o avanço de base. Além disso, foi analisada a diferença entre o processamento em lote e sequencial. O controle de qualidade foi realizado pela análise da raíz do erro médio quadrático, comparando-se as coordenadas obtidas na fototriangulação com as coordenadas medidas em campo, em um levantamento topográfico. Os experimentos mostraram que com a adição da terceira câmera foram obtidos melhores resultados, principalmente para a trajetória curva. / A mobile mapping system (MMS) provides geographical information of the roads and their surroundings. When carried by pedestrians, it can provide information of indoor areas or inaccessible to vehicles. The objective of this work was to control the spread of errors in determining the EOP in photogrammetric traversal process to this, the addition of a third camera to the system and the integration of images and positioning and navigation sensors data were studied. Cameras were mounted in a triangular arrangement, in a way that the third homologous beam of a point is non-colinear to the others homologous beams of the same point. This enables a point position estimative enhancement, mainly in the transverse direction of the base. For the survey, the system was calibrated in the FCT/Unesp calibration field. The route taken was in the vicinity of an urban block, passing by straight and curved sections. SIFT algorithm (Scale Invariant Feature Transform) and RANSAC (RANdom SAmple Consensus) were applied on the images collected by the system to identify the corresponding points in image trios and subsequent images. The exterior orientation parameters (EOP) of the cameras were calculated by the phototriangulation process, the adjustment method used was the least squares (LSM), parametric model. The data were processed by varying the number of cameras, two or three, to analyze the contribution of the third camera. The experiments were realized for straight and curved sections and was varied the block size and base advance. Moreover, it was analysed the difference between sequential and full block calculation. Quality control was held by root mean square error analysis, comparing coordinates obtained in phototriangulation with object coordinates obtained by topographic survey. Finally, the experiments presented better results with the third camera addition, mainly for the curved section. / 131910/2015-9

Submitted by VICTOR BLASECHI null (victorblasechi@yahoo.com.br) on 2016-05-11T16:11:17Z No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_VICTOR_BLASECHIFINAL_R04.pdf: 1882001 bytes, checksum: 8df7fc0d3db2ba1fe05127d304bbee53 (MD5) / Rejected by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica e folha de aprovação. Lembramos que a versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-13T14:58:00Z (GMT) / Submitted by VICTOR BLASECHI null (victorblasechi@yahoo.com.br) on 2016-05-17T01:32:50Z No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_VICTOR_BLASECHIFINAL_R05.pdf: 1986271 bytes, checksum: b7f47f40ba442b7c083b6159620ea982 (MD5) / Rejected by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: No campo “Versão a ser disponibilizada online imediatamente” foi informado que seria disponibilizado o texto completo porém no campo “Data para a disponibilização do texto completo” foi informado que o texto completo deverá ser disponibilizado apenas 6 meses após a defesa. Caso opte pela disponibilização do texto completo apenas 6 meses após a defesa selecione no campo “Versão a ser disponibilizada online imediatamente” a opção “Texto parcial”. Esta opção é utilizada caso você tenha planos de publicar seu trabalho em periódicos científicos ou em formato de livro, por exemplo e fará com que apenas as páginas pré-textuais, introdução, considerações e referências sejam disponibilizadas. Se optar por disponibilizar o texto completo de seu trabalho imediatamente selecione no campo “Data para a disponibilização do texto completo” a opção “Não se aplica (texto completo)”. Isso fará com que seu trabalho seja disponibilizado na íntegra no Repositório Institucional UNESP. Por favor, corrija esta informação realizando uma nova submissão. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-17T15:00:18Z (GMT) / Submitted by VICTOR BLASECHI null (victorblasechi@yahoo.com.br) on 2016-05-17T15:49:29Z No. of bitstreams: 1 DISSERTACAO_VICTOR_BLASECHIFINAL_R05.pdf: 1986271 bytes, checksum: b7f47f40ba442b7c083b6159620ea982 (MD5) / Approved for entry into archive by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br) on 2016-05-19T17:10:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 blasechi_v_me_prud.pdf: 1986271 bytes, checksum: b7f47f40ba442b7c083b6159620ea982 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-19T17:10:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 blasechi_v_me_prud.pdf: 1986271 bytes, checksum: b7f47f40ba442b7c083b6159620ea982 (MD5) Previous issue date: 2016-03-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os sistemas de mapeamento móvel (SMM) podem ser definidos como um conjunto de sensores instalados sobre uma mesma plataforma com o intuito de obter informação espacial. Estes sensores têm função de imageamento ou orientação. A orientação integrada utilizando a fototriangulação pode ser empregada tanto na extração de informações espaciais quanto para a orientação do SMM. No mapeamento móvel terrestre, o caminhamento fotogramétrico (CF), é um modo especial de levantamento utilizando pares estereoscópicos para determinar as orientações e coordenadas tridimensionais de pontos do terreno. No CF, um mesmo ponto pode ser visto por um par de imagens ou por quantas for possível. Esta característica, entretanto, não garante que erros grosseiros sejam detectados em todas as direções. A introdução de uma terceira câmara que não forme uma geometria coplanar (sobre o plano epipolar) permite uma melhoria na qualidade da determinação da rede fotogramétrica, formada pelos pontos do espaço-objeto e as estações de exposição. Os principais objetivos deste trabalho são mostrar a contribuição da terceira câmara para a qualidade da fototriangulação, encontrar uma situação ótima de trabalho para este arranjo e mostrar que a orientação obtida no processamento sequencial da fototriangulação pode ser utilizada como um sensor de dead-reckoning. Isto é feito através de 9 experimentos, em que são analisadas as características de processamento, geometria e controlabilidade de erros grosseiros. Em todos os experimentos, a determinação da orientação exterior é precisa. Os erros nos pontos de enlace são bem maiores e se propagam na direção do caminhamento. A comparação entre processamento em lote com o sequencial mostra que o processamento em lote pode ser menos oneroso do que o sequencial quando se tem poucas observações, mesmo tendo mais iterações. A controlabilidade é maior no processamento em lote, sendo que a determinação das coordenadas tridimensionais dos pontos de enlace é mais acurada. Maiores janelas de processamento resultam em maior qualidade na orientação, mas não afetam os pontos de enlace. A quantidade de avanços de base não afeta a qualidade. O aumento da distância focal resulta em melhora na estimativa da trajetória no sentido do caminhamento, mas reduz o ângulo de abertura, diminuindo o campo de visão. Uma maior distância focal melhora a determinação das coordenadas tridimensionais dos pontos de enlace proporcionalmente ao aumento da distância focal. Aumentando-se o espaçamento entre as câmaras do arranjo, aumenta-se a qualidade do posicionamento das câmaras no sentido do levantamento, bem como a acurácia das coordenadas dos pontos de enlace, mas torna-se mais difícil a correspondência intra-imagens de feições próximas às câmaras. O distanciamento entre estações de exposição subsequentes não afeta a qualidade da fototriangulação, mas pode dificultar a correspondência de imagens. Na comparação com o arranjo formado por um par estereoscópico, o arranjo triangular permitiu a detecção-localização-tratamento do erro introduzido, enquanto que o par estereoscópico perde convergência já nas primeiras janelas de processamento. Um percurso sinuoso tende a reduzir a acurácia, mas mesmo assim, o programa mostrou conseguir processar toda a sequência. / The Mobile Mapping Systems (MMS) can be defined as a set of sensors embedded on a common platform in order to get spatial information. These sensors are used for imaging or orientation. The integrated orientation using phototriangulation can be employed on both spatial information extracting and MMS orientation. On terrestrial mobile mapping, the photogrammetric bridge (PB) is a special mode of surveying that uses stereopairs to determine the orientation and tridimensional points on terrain. On PB, a point can be viewed by one pair of images or as many as possible images. This characteristic, however, do not ensure that blunders can be detected for all directions. Introducing a third camera having a non-coplanar geometry (based on the epipolar plane) allows a quality improvement of the photogrammetric network determination, formed by the object-space points and exposure stations. The main objectives of this work are showing the third camera contribution for the phototriangulation quality, find an optimal working situation for this set and show that the orientation obtained on the sequential phototriangulation processing can be used as a dead-reckoning sensor. This is done through nine experiments by witch are analyzed processing characteristics, geometry and controllability of blunders. On all experiments, the exterior orientation determination is precise. The tiepoints errors are larger and propagates on the moving direction of the platform. The comparison between batch and sequential processing shows that the batch can be less onerous than sequential when it has few observations, even though it costs more iterations. The controllability is better on the batch processing and the tiepoints tridimensional coordinates determination is more accurate. Bigger processing windows results in more quality on the orientation, but do not affect the tiepoints determination. The dimension of base lift does not affects the quality. A rise of the focal length results on improvement of the trajectory estimation in the movement direction, but reduces the aperture angle, decreasing the field of view. A bigger focal length improves the tiepoints tridimensional coordinates determination proportionally to the rising of focal length. When rising the distance between cameras of the arrange, the positioning quality of the cameras rises in the movement direction as well the tiepoints accuracy, but it turns intra-images matching more difficult for close features. The distance between subsequent exposure stations does not affects the phototriangulations quality, but image matching tends to be more difficult. Comparing with arrange formed by a stereopair, the triangular arrange allowed a detecting-localizationtreatment of an intentionally introduced blunder, while the stereopair lost convergence on the early processing windows. A sinuous trajectory tends to reduce the accuracy, but even so, the program had success on processing the whole sequence.

Submitted by Mariana Dias Chaves null (mariana.unesp@hotmail.com) on 2018-02-16T19:43:53Z No. of bitstreams: 1 Batistao, MDC-TeseDr.pdf: 6348711 bytes, checksum: 0f1b9c7f3392530f6d2f279ee0b58768 (MD5) / Approved for entry into archive by Claudia Adriana Spindola null (claudia@fct.unesp.br) on 2018-02-19T11:31:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 batistao_mdc_dr_prud.pdf: 6348711 bytes, checksum: 0f1b9c7f3392530f6d2f279ee0b58768 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-19T11:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 batistao_mdc_dr_prud.pdf: 6348711 bytes, checksum: 0f1b9c7f3392530f6d2f279ee0b58768 (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Essa pesquisa apresenta um estudo acerca dos fatores contribuintes de acidentes rodoviários com o objetivo de fornecer evidências para analisar o comportamento dos fatores contribuintes envolvidos nesses acidentes, mais especificamente nos trechos críticos. Desejase identificar a relação dos fatores com o grau de severidade de um acidente (danos materiais, sem vítimas fatais e com vítimas fatais) e o impacto de cada classe de fator na ocorrência de um acidente. A intensão é embasar uma análise geoespacial levando em consideração técnicas estatísticas e cartográficas e contribuir para melhorar a qualidade das informações sobre segurança viária no país e seu atual cenário crítico. A estrutura metodológica da pesquisa consiste em três etapas principais: (I) Identificação e determinação de segmentos de trechos críticos, (II) Mapeamento dos fatores contribuintes “via” para o acidente e (III) Investigação e estudo dos fatores contribuintes. Quatro trechos de rodovias do oeste do estado de São Paulo foram escolhidos como área de estudo. Na etapa I propôs-se um método de interpolação espacial de escolha de segmentos de trechos críticos levando a premissa existência da dependência geográfica dos acidentes em consideração. No total, foram identificados oito segmentos de trechos críticos na área de estudo. A etapa II concentrou-se no mapeamento dos fatores contribuintes desses segmentos de trechos críticos. Essa etapa trouxe o caráter tecnológico à pesquisa por fazer uso da integração de geotecnologias e a contribuição das Ciências Cartográficas para os estudos de segurança viária, por gerar informação a partir do mapeamento da localização dos fatores contribuintes. Das quatro classes de fatores (humano, ambiente, veículo e via) as características da via foram escolhidas para serem mapeadas, tendo-se deparado com a ausência de qualquer dado dessa classe de fatores tanto no banco de dados dos acidentes como no boletim de ocorrências. A relação com as outras três classes de fatores foi tratada na etapa III da pesquisa, cujos resultados proporcionaram montar o ranking dos seis fatores contribuintes da via mais frequentes nos segmentos de trechos críticos. Adicionalmente, foram construídos três modelos de regressão logística ordinal para investigar o impacto de cada uma das quatro classes de fatores no grau de severidade do acidente (três graus de severidade). Para isso, o grau foi tratado como variável dependente dos modelos. Quatro variáveis independentes (fatores contribuintes) foram consideradas significativas e escolhidas para compor os modelos: consumo de drogas (da classe de fator contribuinte humano), estado dos pneus (da classe de fator veículo), vegetação (da classe de fator via) e sinalização (da classe de fator via). Por fim, os modelos puderam ser analisados a partir da razão de chances (odds ratio) para complementar as informações e sintetizar os resultados como contribuições da pesquisa. / This research presents a study about the contributing factors of road accidents in order to provide evidences to analyse the behaviour of contributing factors involved in these accidents more specifically in critical sections. The intention is to identify the relationship between those factors and the severity degree of an accident (material damage, no fatalities and fatalities) and the impact of each factor class on an accident occurrence. The aim is to base on geospatial analysis taking into account statistical and cartographic techniques and contribute to improve the quality of the road safety information in the country which has a current critical scene. The methodological structure of this thesis consists of following three main steps: (I) Identification and determination of critical sections segments, (II) mapping “road” contributing factors for each accident and (III) Investigation and study of the contributing factors. Four sections of highways in the west of São Paulo state were chosen as the study area. In Step I, proposed a spatial interpolation method to choose critical sections segments premising the existence of geographical dependence of the considered accidents. In entire, eight critical sections segments were identified in the study area. Step II focused on mapping the contributing factors of these segments. This step brought the technological character to this research by making use of geotechnologies integration and the contribution of Cartographic Sciences to road safety by generating information of the contributing factors location from mapping. Of the four factors classes (human, environment, vehicle and road), the road characteristics were chosen to be mapped, since no data from this factor class was found in both the accident database and the occurrence report. The relation with the other three factors classes was the subject of step III, which results provided a ranking of the six most frequent contributing factors in critical sections segments. In addition, three ordinal logistic regression models were constructed to investigate the impact of each of the four factors classes on the accident severity degree (three severity degrees). For this, the severity degree was considered as the models dependent variable. Four significant independent variables (contributing factors) were chosen to compose the following models: drug consumption (from the human contributing factor class), tire condition (vehicle factor class), vegetation (road factor class) and signaling (road factor class). Lastly, the models could be analysed by the odds ratio method to complement the information and synthesize the results as research contributions.