A detecção, a localização, a identificação e o reconhecimento são atividades de suma importância para as Forças Armadas. Os sistemas eletro-ópticos imageadores são ferramentas muito utilizadas para essas funções, por isso, é necessária à caracterização destes sistemas, para obter seus limites reais de operação. Este trabalho teve por finalidade estabelecer uma metodologia de caracterização espectral, radiométrica e espacial, para sistemas eletro-ópticos imageadores que operam no infravermelho termal, para futura utilização em Unidades Aéreas da FAB que operem sistemas similares. Fez-se uso de uma câmera SC5600, com uma lente de 27 mm e outra de 54 mm de distância focal, ambas fabricada pela FLIR SYSTEMS, e do Laboratório de Radiometria e Caracterização de Sensores Eletro-ópticos. Primeiramente, foi realizada a caracterização espectral da câmera SC5600 por comparação, utilizando-se uma fonte termal, um monocromador e um detector de banda larga de referência. Depois, a caracterização radiométrica, utilizando-se um Corpo Negro extenso da CI SYSTEMS, para as temperaturas entre 10 e 55 C (limites do equipamento), a fim de verificar a sua acuracidade, bem como obter as suas curvas de calibração. A seguir, foi realizada a caracterização espacial, utilizando-se o mesmo Corpo Negro extenso e dois alvos usinados no padrão USAF 1951, um de aço e outro de alumínio, servindo de máscara para o Corpo Negro. E por fim, com material de baixo custo, foi construído um Corpo Negro extenso para utilização fora do laboratório. E verificou-se que os resultados obtidos foram similares ao obtidos no laboratório. Com isso, uma metodologia geral para este tipo de câmera foi proposta e aplicada e os resultados obtidos foram satisfatórios

Orientador: Clésio Luis Tozzi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T00:15:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Amaral_WagnerMachadodo_M.pdf: 4220890 bytes, checksum: 518d7b6f60b9d62b6bb9afd59c4cb552 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O barateamento das câmeras de vídeo e o crescente poder de processamento dos computadores tem tornado a vigilância por vídeo um meio acessível e eficaz para monitorar espaços públicos e privados. Nesse contexto, o rastreamento de pessoas por vídeo tem motivado inúmeros trabalhos. O objetivo de um sistema de rastreamento de pessoas e determinar a trajetória das pessoas presentes no vídeo com base na variação de suas posições em cada quadro. Embora as soluções proposta na literatura para resolver o problema do rastreamento apresentem constante evolução, obter as trajetórias das pessoas ainda e um desafio no campo da visão computacional. O presente trabalho aborda aspectos do rastreamento de pessoas em vídeos e propõe um sistema de rastreamento baseado em abordagens descritas na literatura. O sistema proposto nesse trabalho e dividido em duas etapas principais: Detecção do foreground e Calculo das Trajetórias. A etapa de detecção do foreground consiste na detecção das regiões na imagem correspondentes aos alvos a serem seguidos e divididos em três partes: subtração de fundo, remoção de sombras e remoção de ruídos por morfologia matemática. A etapa do calculo das trajetórias e dividida em duas partes: Associação e Gerenciamento das Pessoas Seguidas. A associação corresponde ao processamento realizado em cada quadro, onde as regiões do foreground são associadas às pessoas seguidas com base em métricas relacionadas ao centróide, bounding box e histograma de cor. Durante oclusões um método de detecção de cabeças e utilizado. O gerenciamento das pessoas seguidas corresponde a um procedimento mais amplo, no qual se analisa o deslocamento de todas as pessoas presentes na cena. O sistema proposto no presente trabalho e aplicado a vídeos de bases publicas. Para cada vídeo testado, informações relacionadas ao numero de pessoas no vídeo e suas posições são obtidas manualmente e comparadas aos resultados obtidos através do sistema proposto / Abstract: The increasing of computer power has turned video surveillance into an effective and affordable means to monitor public and private areas. In this context, tracking systems is motivating researchers around the world. The main goal of a tracking system is to determine the location or direction of a target in each video frame. Although the proposed solutions for tracking problems have been improved continuously, people path detection is still a challenge in computer vision field. This work discusses the main aspects of people tracking in video and proposes an implementation based on approaches described in the literature. The system is divided into two main steps: foreground detection and trajectory calculation. The foreground detection step consists of three parts: background subtraction, shadow suppression and noise removal by morphological image processing. The trajectory calculation step is divided into two parts: matching and trajectory management. The matching is performed in each video frame to associate the foreground image regions and the tracked elements. In the implemented system matching metrics related to the centroid position, bounding box and color histogram are used. In case of occlusion a head detection method is employed. In the trajectory management procedure the foreground objects are analyzed and recorded. Public datasets were used to evaluate the system efficiency / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Neste trabalho é apresentado um estudo do comportamento de operadores humanos em tarefas de rastreamento. Em particular, foi analisada a relação entre o preview explícito e implícito do ponto de vista do comportamento do operador, ou seja, foram comparadas as características do operador em sinais de referência com preview explicitamente apresentado e sinais de referência suaves (combinação de senóides) sem preview. Para isso, modelos para a dinâmica do operador foram identificados em tarefas de perseguição de degraus com e sem preview. Em seguida, tais modelos foram utilizados para prever a resposta do operador em uma tarefa de perseguição de sinais compostos por somatório de senóides, gerados de modo a permitir que o operador previsse valores futuros com base na posição e velocidade do sinal (preview implícito de forma). Os resultados obtidos com 16 voluntários permitiram concluir que em tarefas com sinais suaves os operadores respondem como se os valores futuros do sinal de referência fossem explicitamente apresentados. Também se constatou que, ao aumentar a velocidade de variação do sinal de referência, este efeito de previsibilidade diminui.

No presente trabalho apresenta-se o estudo de duas diferentes abordagens relacionadas à utilização de sensores visuais na robótica móvel. Na primeira delas as imagens são usadas para fornecer parâmetros que permitam determinar a postura do próprio veículo durante o rastreamento de uma trajetória preestabelecida. Na segunda abordagem, os parâmetros fornecidos pelo processamento das imagens permitem calcular dados sobre a posição relativa entre o objeto imageado e o robô com o objetivo de seguir alvos móveis. No caso do rastreamento de trajetória, utiliza-se a lei de controle cinemático proposta em [

Foi realizado o estudo da técnica de processamento de sinais de Radar denominada TBD (Track-Before-Detect) visando a concepção de arquiteturas de processamento aplicáveis ao interesse da Defesa. Também conhecida como retrospective detection, long-term integration, ou ainda scan-to-scan integration, a técnica TBD explora o uso conjunto da detecção e rastreio de alvos para determinar suas trajetórias nas sucessivas observações que o Radar faz do cenário. Apresentam-se neste trabalho uma modelagem dos sinais ecos de sucessivas varreduras, a estruturação de processadores baseados no algoritmo modificado de Viterbi e em um banco de filtros casados com os sinais ecos dos alvos. Propõe-se ainda uma nova estrutura que combina o algoritmo modificado de Viterbi com um banco de filtros casados. Para a avaliação comparativa das estruturas de processamento, simulou-se a envoltória complexa dos sinais ecos recebidos por um dado Radar de vigilância na presença de ruído aditivo. Considerou-se na simulação um cenário operacional próximo a condições reais e de interesse, onde uma fragata emprega seu sistema de defesa antimíssil contra o ataque de uma aeronave inimiga em uma situação de crise. O desempenho dos processadores foi avaliado pela Probabilidade de Detecção e de Falso alarme em função da relação sinal-ruído.

Rastreamento de alvos ée a capacidade de estimar a posição de um ou mais alvos em tempos específicos, utilizando as medidas feitas por um ou mais sensores. As medidas geralmente não correspondem às posições reais do alvo, já que as mesmas são afetadas por ruído e erro sistemático (bias), ou podem fornecer informações incorretas devido à falha do respectivo sensor. As metodologias de rastreamento de alvos conhecidas são probabilísticas, no sentido de que elas têm a intenção de fornecer o valor esperado da estimativa, considerado premissas sobre o movimento do alvo e o conjunto de medidas disponível. Em algumas aplicações, no entanto, as informações sobre outros valores possíveis (ou prováveis) ée potencialmente mais útil ou pode ser usada para complementar a informação do valor esperado. Este ée particularmente o caso de aplicações de predição, onde posições futuras do alvo (ou mais especificamente, posições após a última medida) precisam ser rastreadas. A proposta deste trabalho ée prover uma abordagem possibilística em rastreamento de alvos, através do uso de dados fuzzy. Ao invés de fornecer apenas o valor esperado da estimativa, o método proposto ée capaz de prover informações sobre os valores possíveis, classificados segundo um critério de relevância. Esta informação pode ser valiosa já que a informação sobre valor esperado pode diferir consideravelmente da trajetória real sendo executada (ou que será executada) pelo alvo.

Rastrear múltiplos alvos é um requisito fundamental para sistemas de vigilância ou de controle de tráfego aéreo que empregam um ou mais sensores aliados a sistemas computacionais para interpretar o ambiente observado e criar uma visão situacional coerente e única dos alvos presentes no cenário real. O método MHT (do inglês, Multiple Hypothesis Tracking) é uma técnica especialmente desenvolvida para lidar com o problema de associação de dados - decorrente da incerteza quanto à origem de medidas tomadas do ambiente - em cenários com múltiplos alvos. Enquanto os métodos de associação tradicionais assumem apenas uma hipótese de associação entre pistas e medidas, o MHT assume várias hipóteses de associação simultâneas e aguarda até que mais informação sensorial do ambiente esteja disponível para julgar quais hipóteses devem ser eliminadas e quais devem ser mantidas. Este trabalho compara o método MHT com técnicas tradicionais em termos de métricas bem determinadas para a quantificação da efetividade de rastreamento. A principal motivação é entender como a estratégia alternativa de associação de dados empregada pelo MHT se reflete na sua complexidade e no seu desempenho quando comparado a métodos convencionais de associação de dados. Para tanto, a abordagem de implementação do MHT adotada neste trabalho - orientada a pistas - é submetida a uma análise de complexidade algorítmica, que, por sua vez, indica que o gargalo dessa abordagem está concentrado no passo de re-geração de hipóteses. Não obstante, para quantificar a melhoria na efetividade de rastreamento, esse trabalho oferece uma comparação da efetividade de rastreamento do MHT com um método benchmark - o GNN (do inglês, Global Nearest Neighbor) - em quatro cenários de complexidade incremental compostos por múltiplos alvos e apenas um sensor. Os resultados encontrados indicam que a efetividade do método MHT se degrada suavemente na medida em que a complexidade do cenário aumenta e sugerem que o MHT possui maior robustez que o método GNN diante do aumento de densidade de falsos alarmes (ou medidas espúrias).

O Radar de Abertura Sintética (SAR) tem sido extensivamente utilizado em diversas aplicações de sensoriamento remoto. Uma destas aplicações, no âmbito de defesa, é a detecção de alvos móveis de superfície através de técnicas denominadas Ground Moving Target Indication (GMTI). A maioria dessas técnicas, encontradas na literatura, preconiza o uso mínimo de duas antenas para o SAR, o que equivale a ter praticamente dois sensores SAR numa mesma plataforma. O uso de duas ou mais antenas também pode ser proibitivo, principalmente em frequências mais baixas, onde se exige uma separação entre as antenas que pode ser inviabilizada pelo tipo de plataforma que transporta o SAR. Este trabalho analisa uma proposta de detecção e medição completa da velocidade de alvos móveis utilizando-se somente uma antena, a qual exige um processamento de sinais mais complexo e custoso computacionalmente que o processamento SAR normal. Na análise são enfatizadas as hipóteses consideradas e os procedimentos de cálculo para se obter expressões que possam ser implementadas em um processador SAR. A proposta teórica analisada é implementada e testada em um ambiente simulado em MATLAB, onde são considerados alvos móveis com diferentes velocidades, clutter estático e o ruído térmico. São realizadas análises dos resultados obtidos nas bandas S e P. A utilização desse processador na banda P necessita de melhoras antes de poder ser considerada prática. Na banda S os resultados são compatíveis com o reportado na literatura.

O crescente aumento no volume de trafego aéreo a nível mundial, nos últimos anos, trouxe como desafio importantes mudanças no gerenciamento desse trafego. A Organização de Aviação Civil Internacional (OACI), com os seus estados membros, tem incentivado à implantação do conceito FANS CSN/ATM (Future Air Navigation, Systems, Communication Navigation / Air Traffic Management), com o intuito de tornar mais segura a aviação civil a nível mundial. Em função deste novo cenário e da disponibilidade de novas tecnologias, surgiram o sistema GNSS (Global Navigation Satellite System), e os novos conceitos de vigilância cooperativa, como a ADS (Automatic Dependence Surveillance). Um dos desafios atuais é incorporar ao conjunto das novas tecnologias de vigilância os sistemas até então utilizados, como o Radar, que não pressupõe a cooperação do alvo no processo de detecção e rastreio da sua trajetória. O trabalho realizado analisa os conceitos CNS/ATM e ADS e mostra como os dados de posição de uma aeronave, obtidos pelo ADS, podem ser utilizados em conjunto com as medidas de um Radar de vigilância aérea, considerado como o modo principal de vigilância. Considera-se uma dinâmica para a trajetória da aeronave e são realizadas filtragem da medida Radar e a fusão dessa medida com informações ADS, originadas por um sistema de navegação por satélites. A filtragem e a fusão são realizadas por um filtro de Kalman. O bom desempenho da fusão Radar e ADS foi avaliado por meio de simulações, onde foi estabelecido um cenário com uma aeronave com três tipos de manobrabilidade, e três graus de intensidade de ruído de leitura da sua posição.

Sistemas de imageamento utilizando Radar de Abertura Sintética (SAR) podem ser utilizados com a finalidade de detectar alvos móveis na superfície terrestre, destacando-os do ambiente de fundo. A combinação coerente de pulsos provenientes de múltiplos canais de recepção permite a supressão desta interferência e técnicas de processamento de sinal apropriadas conduzem a uma caracterização adequada do posicionamento e velocidade dos alvos em movimento. O presente trabalho apresenta um estudo e implementação das metodologias Displaced Phase Center Antenna (DPCA) e Along-Track Interferometry (ATI) para detecção e estimação de velocidade radial de alvos pontuais em diferentes ambientes simulados. Com a finalidade de estimar a velocidade azimutal dos alvos de interesse foram utilizadas técnicas de multivisada durante o processamento. O comportamento de alvos móveis em imagens SAR é analisado e uma arquitetura de processador Range-Doppler modificada é implementada de forma a corrigir os efeitos que degradam a qualidade da imagem. Atinge-se uma melhor caracterização dos alvos e o método combinado das metodologias permite detectar alvos com baixa velocidade em ambientes de baixa razão sinal-clutter.