Estágio realizado na Flupol / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado. Mestrado Integrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores - Major Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2809_.pdf: 2366315 bytes, checksum: 58149b82c1db73f2e15308dca84634dc (MD5) Previous issue date: 2009-08-31 / "Os sistemas biológicos que viabilizam os sentidos dos seres vivos, especialmente dos seres humanos, tem sido objeto de estudo desde a antiguidade. O advento da computação, a partir do século XX, propiciou ferramentas para que tais sistemas pudessem ser simulados, desde que compreendidos. Vários pesquisadores tem trabalhado no sentido de elaborar modelos cada vez mais próximos dos sistemas naturais, e sua reprodução em ambientes naturais ou computacionais simulados permite a verificação de sua eficácia. A visão, um dos mais poderosos sentidos humanos, é um dos mais investigados devido, principalmente, ao grande número de aplicações de sistemas de visão artificial. Sua modelagem tem avançado com velocidade, mas sua eficiência esbarra, muitas vezes, na disponibilidade de recursos computacionais para o processamento, uma vez que o cérebro possui bilhões de neurônios envolvidos na viabilização do sentido da visão. Neste trabalho foram investigados mecanismos de paralelização do código de modelo matemático-computacional, desenvolvido na UFES em trabalho anterior, da arquitetura neural humana envolvida com a percepção da profundidade (reconstrução do ambiente 3D externo internamente ao computador) por meio da visão estéreo. Durante a investigação, foi identificada a oportunidade do uso de C+CUDA (Compute Unified Device Architecture) para o desenvolvimento de versão paralela do modelo original de percepção da profundidade por meio da visão estéreo. A nova versão C+CUDA do modelo roda em GPUs (Graphics Processing Units) e, no ambiente de desenvolvimento utilizado, alcançou desempenho 57,4 vezes superior à versão seqüencial original. Speedups desta magnitude demonstram os benefícios da computação paralela e de alto desempenho e a importância que a nova tecnologia de GPUs tem no cenário atual com o aumento de desempenho obtido, a aplicação que rodava em 16,9 segundos (uma reconstrução 3D) passou a rodar em 0,27 segundos, o que viabiliza aplicações de tempo real em robótica, por exemplo."

Estágio realizado na Critical Software, S. A. e orientado pelo Eng.º Marco António Manso Ventura e Nuno Alexandre Duro dos Santos / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Estágio realizado na Qimonda / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Documento confidencial. Não pode ser disponibilizado para consulta / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-07-13T14:18:12Z No. of bitstreams: 1 texto compelto.PDF: 514008 bytes, checksum: 7c1d300dbb78d32d513b1e1d05c74973 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-13T14:18:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto compelto.PDF: 514008 bytes, checksum: 7c1d300dbb78d32d513b1e1d05c74973 (MD5) Previous issue date: 2002-02-22 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / A agricultura de precisão busca adequar as práticas agrícolas às exigências e potencial produtivo de parcelas dos talhões, objetivando maximizar o lucro, racionalizar o uso dos fatores de produção e reduzir a contaminação ambiental. A lagarta do cartucho ( Spodoptera frugiperda) é uma das pragas mais importantes na cultura do milho, no Brasil, sendo controlada, principalmente, por meio de produtos químicos. Acredita-se que o controle pode ser realizado de forma localizada, com auxílio de um sistema de visão artificial. O objetivo do presente trabalho foi desenvolver e avaliar um algoritmo para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho, utilizando imagens coloridas digitais. Foram obtidas imagens de plantas atacadas e não atacadas por esse inseto, em oito épocas correspondentes a diferentes dias após a infestação, e em três intensidades de iluminação. Os valores do limiar manual para segmentação das folhas nas imagens foram analisados estatisticamente, para verificar a influência desses fatores e a eficácia de um índice de cor utilizado para redução do efeito da variação da intensidade luminosa. Foram implementados ainda dois métodos automáticos de limiarização, sendo o resultado comparado com a limiarização manual das mesmas plantas. O algoritmo proposto consistiu de duas etapas, processamento e análise das imagens. Na primeira etapa, realizou-se o processamento para obtenção de imagens binárias, em que as folhas das plantas foram segmentadas dos demais pixels. Na segunda etapa, as imagens binárias foram divididas em blocos e, de acordo com o número de grupos de pixels conectados (objetos), promoveu-se a classificação das imagens como de plantas atacadas ou não atacadas. Os resultados mostraram que os limiares diferiram para as imagens obtidas em intensidades luminosas e em épocas diferentes, o que dificulta a utilização de um limiar constante. Os resultados obtidos pelos dois métodos automáticos de limiarização foram satisfatórios, com média acima de 99% de exatidão global, o que demonstra que ambos têm potencial para serem utilizados em um sistema de identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho. O algoritmo proposto classificou, corretamente, 94,72 % das imagens testadas. / Precision agriculture looks up to adjust the agricultural practices to the parcel demands and productive potential to maximize the profit, rationalize the use of the production factors and reduce the environmental damage. The fall armyworm ( Spodoptera frugiperda) is one of the most important corn pests in Brazil and the use of chemicals is the main control method. It is believed that a site specific control can be done by a machine vision system. The objective of this work was to develop and evaluate an algorithm for identifying damaged corn plants by the fall armyworm using digital color images. The used images were of damaged and not damaged corn plants in eight stages taked in three light intensities. The values of manual thresholds to segment the leaves from the background were compared for verifying these factor influence and the efficacy of an index to reduce light intensity variation. It was also implemented two automatic threshold methods and their results compared to the manual threshold of the same images. The proposed algorithm presented two stages: processing and image analysis. On the first stage, the images were processed to create binary images where the pixel leaves were segmented from the other pixels. On the second stage, the images were subdivided into blocks and classified into damaged or not damaged depending on the number of objects found in each block. The thresholds differed for the images obtained in different light intensities and in different stages, thus the use of a constant threshold could not be efficient. The results of both automatic methods were considered satisfactory by presenting average accuracy higher than 99%, showing potential to be used by a system for identifying the damaged corn plants. The proposed algorithm presented overall accuracy of 94,72%. / Dissertação importada do Alexandria

A descoberta da história taxonômica e evolutiva das espécies é a principal fronteira das pesquisas científicas em diversas áreas do conhecimento. A biodiversidade dos indivíduos associada a grande variabilidade morfológica, torna essa tarefa um verdadeiro desafio. Os métodos tradicionais baseados na inspeção visual estão ultrapassados. Hoje em dia, os avanços tecnológicos têm colocado à disposição dos pesquisadores um arcabouço de ferramentas para o estudo das espécies. Este trabalho tem como objetivo investigar e desenvolver modelos computacionais capazes de analisar e classificar espécies biológicas por meio de características morfométricas. Para isso, técnicas de análise de imagens foram utilizadas para determinar a variabilidade das espécies em função de três informações de interesse: forma, estrutura tubular e textura. A potencialidade das metodologias foi avaliada por meio das seguintes espécies biológicas: maracujás silvestres do gênero Passiflora, eucaliptos do gênero Eucalyptus e arroz do gênero Oryza. Os experimentos produziram um conjunto de dados que representam uma detalhada descrição sobre a morfometria das espécies. Os resultados demonstraram que as técnicas de visão artificial são importantes para o estudo das espécies. As técnicas de análise de formas indicaram a viabilidade dessas metodologias na classificação das espécies, em particular, as redes complexas, a transformada de wavelets e a dimensão fractal multiescala que alcançaram altas taxas de classificações corretas. Os métodos desenvolvidos para análise de estruturas tubulares também demonstraram grande potencialidade na discriminação das espécies, principalmente a assinatura fractal multiescala a partir de pontos biométricos. As técnicas de análise de textura desenvolvidas também contribuíram para o estudo das espécies. Os resultados obtidos com as abordagens sinalizam que a relação entre biologia e computação é essencial para o desenvolvimento de metodologias eficientes. A inferência evolutiva das espécies foi um importante resultado obtido com os dados morfométricos, tanto a partir da forma, quanto da estrutura tubular e da textura. Testes estatísticos comprovaram a correlação entre os dados morfométricos obtidos por visão artificial e os dados moleculares de reconstrução filogenética. A multidisciplinaridade é o ponto central do trabalho, que está inserido na fronteira das áreas de visão artificial, morfometria e biologia. Com isso, essa simbiose resultou em promissoras contribuições para as áreas envolvidas / The discovery of taxonomic and evolutionary history of species is the main frontier of scientific research in various knowledge areas. The biodiversity of living things associated with the great morphological variability, makes this task a rightful challenge. The traditional methodologies based on visual inspection are totally outdated. Nowadays, technological advances have made available to researchers a framework of tools for the study of the species. This study aims to investigate and develop computer models to perform analysis and classification of biological species from morphometric features. For this, techniques of image analysis were used to determine the variability of the species in terms of three information of interest: shape, tubular structure and texture. The capability of the methods was evaluated by follows biological species: passion fruits of genus Passiflora, eucalyptus of genus Eucalyptus and rice of genus Oryza. The experiments produced a detailed dataset about the morphometric information of the species. The results showed that the techniques of artificial vision are demonstrably important to the study of the species. The shape analysis techniques indicated the viability of these methodologies in the species classification, in special the complex networks, the wavelets transform and the multiscale fractal dimension, have achieved high rates of correct discrimination. The new methods developed for analysis of tubular structures have also show great potential in species classification, especially the multiscale fractal signature from biometrics points. The techniques developed for texture analysis also show significant results in the investigation of the species. The results obtained with the approaches indicate that the relationship biology and computing is essential for the development of efficient methods. The inference of evolutionary tree of species was an important result obtained with the morphometric data collected from form, tubular structure and texture. Statistical tests showed a correlation between the morphometric data obtained by artificial vision and molecular data of phylogenetic reconstruction. A multidisciplinary approach is the focus of the work, which is related to the areas of artificial vision, morphometry and biology. Thus, this symbiosis has resulted in important contributions to the areas involved

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Automação). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010