Orientador: Maurício Galo / Banca: Antonio Maria Garcia Tommaselli / Banca: Edson Aparecido Mitishita / Resumo: Atualmente, a utilização de ortoimagens em regiões urbanas é frequente. Sabe-se que estas áreas apresentam uma grande quantidade de altas edificações o que ocasiona o surgimento de diversas regiões de oclusão, devido à projeção perspectiva na qual é obtida a imagem e ao uso de modelos digitais que representam apenas o terreno para geração da ortoimagem. Esta dissertação tem por objetivo principal estudar e propor um procedimento alternativo para detecção de oclusão em imagens fotográficas aéreas, empregando dados LiDAR (Light Detection And Ranging) obtido a partir de sistemas de varredura a LASER (Light Amplification by Estimulated Emission of Radiation) aerotransportado para fins de geração de ortoimagens verdadeiras. Para tal, será apresentada uma revisão de conceitos relativos à ortorretificação e os resultados obtidos na aplicação deste método de detecção de oclusão. O método de detecção de oclusão em questão utiliza, em vez de modelos de edificações prédefinidos, apenas um modelo digital de superfície, que é a base para os cálculos de gradientes de altura, destinados à identificação das regiões de início e fim de oclusão - em direções radiais - essenciais para projeção destas áreas por completo na imagem. Para a avaliação do método proposto e implementado, foram utilizados dados simulados de uma área urbana ideal, sem ruídos, assim como um conjunto de dados reais composto por imagens aéreas e dados LiDAR, da região de Presidente Prudente/SP, cuja densidade aproximada é de oito pontos por m2. Como resultado, foram obtidas imagens ortorretificadas, com as áreas de oclusão realçadas... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Nowadays, the use of orthoimages in urban areas has become frequent. It is known that urban areas contain a great number of tall buildings which can cause several occlusion regions in aerial images. It happens due to perspective projection of the camera used to acquire de images and the digital models used as representative of the relief, that usually represents only the relief instead of the relief and all objects on the surface, used in the orthorectification process. The main aim of this master's thesis is to study and propose an alternative procedure for occlusion detection in aerial images, using LiDAR (Light Detection And Ranging) data by LASER (Light Amplification by Estimulated Emission of Radiation) scan system for true orthoimage generation. To achieve this, a review of the concepts related to orthorectification and results achieved by application of the proposed occlusion detection method will be shown. The proposed occlusion detection method uses only a digital surface model, which is the base for height gradient calculation, instead of the building model as used in some true orthophoto methods. The height gradient estimated for radial directions are applied for identification of the beginning of the occlusion and using this information it is possible to estimate the final limits of the occlusions, also in radial directions... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Um detector de catodo quente é construído. As características de operação foram medidas e estabelecido o ponto ótimo de operação na detecção de átomos de sódio. Uma aplicação do detector desenvolvido foi feita com experimentos de deflexão de feixe atômico por luz. Os casos para deflexão por onda caminhante e onda estacionária foram investigados. A dependência com a dessintonia entre a freqüência do laser &#969&#8747 e a freqüência da transição 3S1/2 (F=2, m=2) &#8594 3P3/2 (F=3, m=3) do átomo de sódio foi analisada para todos os casos. / A hot wire detector has been constructed. The operational characteristics were measured and the optimum operational point was established in sodium atoms detection experiment. An application of the developed detector was made with atomic beams deflections by light. The cases for running wave and standing wave were also investigated. The detuning dependence between the laser frequency &#969&#8747 and the transition frequency 3S1/2 (F=2, m=2) &#8594 3P3/2 (F=3, m=3) of the sodium atom was analyzed for all cases.

Neste trabalho é descrito um software denominado Scanc implementado no ambiente Windows, para a identificação de formas circulares em imagens digitais do tipo BMP. Dois métodos foram implementados para esse fim: a Transformada de Hough e Template Matching. Incluídos neste software encontram-se recursos para detecção de bordas e binarização da imagem, entre outros. O software tem aplicação nas mais diversas áreas, que requeiram a identificação de formas circulares. / The present work describes a software named Scanc, developed for circular pattern identification in digital bitmap images (BMP). Scanc was developed for Microsoft Windows environment and it takes advantage of two methods: Hough Transform and Template Matching. Image tools such as border detection and binarization are also available among other resources. The software finds several applications wherever circular forms identification is requered.

Este trabalho apresenta uma aplicação de redes neurais artificiais (RNAs) na proteção diferencial de transformadores de potência, como um método para distinguir formas de onda que podem confundir a operação do relé. Vários fatores como, por exemplo, as situações de energização do transformador, podem causar uma má operação do dispositivo de proteção. Com o objetivo de melhoramento na proteção diferencial digital de transformadores de potência, desenvolveu-se um sistema completo de proteção, incluindo um dispositivo com base em RNAs, em substituição à filtragem harmônica dos sinais, existentes no algoritmo convencional. Com a referida adição de RNAs em um algoritmo completo de proteção diferencial de transformadores, obteve-se uma solução bastante precisa e eficiente, capaz de responder em um tempo reduzido, se comparada aos métodos convencionais. / This work presents an application of artificial neural networks (ANNs) in differential protection of transformers as an alternative method to distinguish among wave forms which can cause malfunction to the relay. One of the several factors that can cause malfunction is the inrush current present when the transfonner is energized. In order to improve the differential protection of the power transformers, the authors added a neural network routine to the conventional differential protection algorithm, in substitution to the filtering of the harmonic signals found on the traditional algorithm. By making this option, the authors obtained a more effective and precise solution, compared to the conventional methods.

Mineração de fluxos contínuos de dados é uma área de pesquisa emergente que visa extrair conhecimento a partir de grandes quantidades de dados, gerados continuamente. Detecção de novidade é uma tarefa de classificação que consiste em reconhecer que um exemplo ou conjunto de exemplos em um fluxo de dados diferem significativamente dos exemplos vistos anteriormente. Essa é uma importante tarefa para fluxos contínuos de dados, principalmente porque novos conceitos podem aparecer, desaparecer ou evoluir ao longo do tempo. A maioria dos trabalhos da literatura apresentam a detecção de novidade como uma tarefa de classificação binária. Poucos trabalhos tratam essa tarefa como multiclasse, mas usam medidas de avaliação binária. Em vários problemas, o correto seria tratar a detecção de novidade em fluxos contínuos de dados como uma tarefa multiclasse, no qual o conceito conhecido do problema é formado por uma ou mais classes, e diferentes novas classes podem aparecer ao longo do tempo. Esta tese propõe um novo algoritmo MINAS para detecção de novidade em fluxos contínuos de dados. MINAS considera que a detecção de novidade é uma tarefa multiclasse. Na fase de treinamento, MINAS constrói um modelo de decisão com base em um conjunto de exemplos rotulados. Na fase de aplicação, novos exemplos são classificados usando o modelo de decisão atual, ou marcados como desconhecidos. Grupos de exemplos desconhecidos podem formar padrões-novidade válidos, que são então adicionados ao modelo de decisão. O modelo de decisão é atualizado ao longo do fluxo a fim de refletir mudanças nas classes conhecidas e permitir inserção de padrões-novidade. Esta tese também propõe uma nova metodologia para avaliação de algoritmos para detecção de novidade em fluxos contínuos de dados. Essa metodologia associa os padrões-novidade não rotulados às classes reais do problema, permitindo assim avaliar a matriz de confusão que é incremental e retangular. Além disso, a metodologia de avaliação propõe avaliar os exemplos desconhecidos separadamente e utilizar medidas de avaliação multiclasse. Por último, esta tese apresenta uma série de experimentos executados usando o MINAS e os principais algoritmos da literatura em bases de dados artificiais e reais. Além disso, o MINAS foi aplicado a um problema real, que consiste no reconhecimento de atividades humanas usando dados de acelerômetro. Os resultados experimentais mostram o potencial do algoritmo e da metodologia propostos / Data stream mining is an emergent research area that aims to extract knowledge from large amounts of continuously generated data. Novelty detection is a classification task that assesses if an example or a set of examples differ significantly from the previously seen examples. This is an important task for data streams, mainly because new concepts may appear, disappear or evolve over time. Most of the work found in the novelty detection literature presents novelty detection as a binary classification task. A few authors treat this task as multiclass, but even they use binary evaluation measures. In several real problems, novelty detection in data streams must be treated as a multiclass task, in which, the known concept about the problem is composed by one or more classes and different new classes may appear over time. This thesis proposes a new algorithm MINAS for novelty detection in data streams. MINAS deals with novelty detection as a multiclass task. In the training phase, MINAS builds a decision model based on a labeled data set. In the application phase, new examples are classified using the decision model, or marked with an unknown profile. Groups of unknown examples can be later used to create valid novelty patterns, which are added to the current decision model. The decision model is updated as new data arrives in the stream in order to reflect changes in the known classes and to allow the addition of novelty patterns. This thesis also proposes a new methodology to evaluate classifiers for novelty detection in data streams. This methodology associates the unlabeled novelty patterns to the true problem classes, allowing the evaluation of a confusion matrix that is incremental and rectangular. In addition, the proposed methodology allows the evaluation of unknown examples separately and the use multiclass evaluation measures. Additionally, this thesis presents a set of experiments carried out comparing the MINAS algorithm and the main novelty detection algorithms found in the literature, using artificial and real data sets. Finally, MINAS was applied to a human activity recognition problem using accelerometer data. The experimental results show the potential of the proposed algorithm and methodologies

Segundo relatório disponibilizado pela World Health Organization (WHO) (WHO, 2015), 1,3 milhões de pessoas morrem todos os anos no mundo devido à acidentes de trânsito. Veículos inteligentes se mostram como uma proeminente solução para reduzir esse drástico número. Por isso, diversos grupos de pesquisa no mundo têm concentrado esforços para o desenvolvimento de pesquisa que viabilize o desenvolvimento desse tipo de tecnologia. Diversos são os requisitos necessários para que um veículo possa circular de forma completamente autônoma. Localização, mapeamento, reconhecimento de semáforos e placas de trânsito são apenas alguns dentre tantos. Para que um veículo trafegue nas vias de forma segura, ele precisa saber onde estão os agentes que coabitam o mesmo espaço. Depois que esses agentes são detectados é necessário predizer suas movimentações de forma a reduzir os riscos de colisão. Neste projeto propôs-se a construção de um sistema que visa detectar agentes (obstáculos) e realizar o rastreamento deles para estimar suas velocidades e localizações enquanto estiverem no campo de visão do veículo autônomo, assim possibilitando realizar o cálculo da chance de colisão de cada um desses obstáculos com o veículo autônomo. O sistema utiliza unicamente a informação provida por uma câmera estereoscópica. Os pontos da cena são agrupados utilizando a informação da 24-vizinhança, disparidade e um valor que corresponde a chance de fazerem parte de um obstáculo. Após o agrupamento, cada grupo é dado como um possível obstáculo, após checar a consistência desses obstáculos por dois frames consecutivos, o grupo, agora considerado um obstáculo passa a ser rastreado utilizando filtro de Kalman (WELCH; BISHOP, 1995) e para checar a correspondência de obstáculos ao longo de toda a sequência é utilizado o algoritmo de Munkres (MUNKRES, 1957). A detecção e o rastreamento foram avaliados quantitativamente e qualitativamente utilizando dados coletados no Campus II da USP de São Carlos, bem como o conjunto de dados KITTI (GEIGER; LENZ; URTASUN, 2012). Os resultados demonstram a eficiência do algoritmo tanto na detecção dos obstáculos como no rastreamento dos mesmos. / According to a report provided by the WHO (World Health Organization) in 2015 (WHO, 2015), 1.3 million people die every year worldwide due to traffic accidents. Intelligent vehicles appear as a prominent solution to reduce this number. Many research groups in the world have been focussing efforts on the development of research in order to enable the development of such technology. There are several requirements for a vehicle be completely autonomous on the roads. Location, mapping, recognition of traffic lights and traffic signs are just a few among many. For safety the vehicle needs to detect all the other elements that are present in the same environment and to estimate their velocity in order to know where they are planning to go to avoid any kind of collision. This project proposes a system to detect obstacles and perform their tracking to estimate their speeds and locations enabling the calculation of the chance of collision of each of these obstacles with the autonomous vehicle. The system only uses the information provided by a stereoscopic camera. The points in the scene are clustered using the 24-neighborhood information, disparity and a value related to the chance of it being part of an obstacle. After the clustering, each cluster is considered a possible obstacle, when the consistence is checked in two frames the cluster becames an obstacle and starts being tracked using Kalman filter (WELCH; BISHOP, 1995), to match obstacles being tracked in the whole sequence the Munkres algorithm (MUNKRES, 1957) is used. The detection and tracking were evaluated qualitatively and quantitatively using data collected in the Campus II of USP in São Carlos and data from KITTI dataset (GEIGER; LENZ; URTASUN, 2012). The results show the algorithms efficiency in obstacle detection and tracking.

Resumo não disponível

Objetivo: Determinar a prevalência de câncer de próstata em amostra de pacientes de uma faixa etária restrita que atendeu ao convite para participação de campanha de detecção oferecido pelo Hospital de Clínicas de Porto Alegre. Pacientes e Métodos: Durante a”Quinzena da Próstata” oferecida em 2007, 309 indivíduos compareceram à campanha. Todos os homens foram entrevistados e tiveram seu sangue coletado para a medida do PSA. A partir da amostra inicial, 271 pacientes com idade entre 45 e 65 anos preencheram os critérios de elegibilidade e foram convidados a realizar a biópsia prostática independente dos resultados de PSA. Resultados: Dos 271 pacientes que agendaram a biópsia, 170 (73%) a realizaram. Entre os 170 pacientes, 72% apresentaram valores de PSA inferiores a 2,5 ng/ml; Dezoito homens tiveram diagnóstico de câncer de próstata(10,6%). Nenhum indivíduo com idade inferior a 50 anos apresentou câncer. A faixa etária mais acometida foi entre 55 e 65 anos (94%). Entre os homens com diagnóstico de câncer de próstata, 16,7% apresentaram PSA inferior a 2,5 ng/ml. Conclusão: O PSA e a idade foram fatores preditivos do câncer de próstata entre os 170 homens submetidos à avaliação em nossa campanha. Houve aumento do número de neoplasia entre os mais velhos e naqueles com PSA mais elevado. Mas o estudo chamou a atenção para o número de pacientes com câncer e com valores de PSA menores do que os preconizados como suspeitos.

Uma aplicação distribuída freqüentemente tem que ser especificada e implementada para executar sobre uma rede de longa distância (wide-área network-WAN), tipicamente a Internet. Neste ambiente, tais aplicações são sujeitas a defeitos do tipo colapso(falha geral num dado nó), teporização (flutuações na latência de comunicação) e omissão (perdas de mensagens). Para evitar que este defeitos gerem comseqüências indesejáveis e irreparáveis na aplicação, explora-se técnicas para tolerá-los. A abstração de detectores de defeitos não confiáveis auxilia a especificação e trato de algoritmos distribuídos utilizados em sistemas tolerantes a falhas, pois permite uma modelagem baseada na noção de estado (suspeito ou não suspeito) dos componentes (objetos, processo ou processadores) da aplicação. Para garantir terminação, os algoritmos de detecção de defeitos costumam utilizar a noção de limites de tempo de espera (timeout). Adicionalmente, para minimizar seu erro (falasas suspeitas) e não comprometer seu desempenho (tempo para detecção de um defeito), alguns detectores de defeitos ajustam dinamicamente o timeout com base em previsões do atraso de comunicação. Esta tese explora o ajuste dinâmico do timeout realizado de acordo com métodos de previsão baseados na teoria de séries temporais. Tais métodos supõem uma amostragem periódica e fornececm estimativas relativamente confiáveis do comportamento futuro da variável aleatória. Neste trabalho é especificado uma interface para transformar uma amostragem aperiódica do atraso de ida e volta de uma mensagem (rtt) numa amostragem periódica, é analisado comportamento de séries reais do rtt e a precisão dee sete preditores distintos (três baseados em séries temporais e quatrro não), e é avaliado a influência destes preditores na qualidade de serviço de um detector de defeitos do estilopull. Uma arquitetura orientada a objetos que possibilita a escolha/troca de algoritmos de previsão e de margem de segurança é também proposta. Como resultado, esta tese mostra: (i) que embora a amostragem do rtt seja aperiódica, pode-se modelá-la como sendo uma série temporal (uma amostragem periódica) aplciando uma interface de transformação; (ii) que a série temporal rtt é não estacionária na maioria dos casos de teste, contradizendo a maioria das hipóteses comumente consideradas em detectores de defeitos; (iii) que dentre sete modelos de predição, o modelo ARIMA (autoregressive integrated moving-average model) é o que oferece a melhor precisão na predição de atrasos de comunicação, em termos do erro quadrático médio: (iv) que o impacto de preditores baseados em séries temporais na qualidade de serviço do detector de defeitos não significativo em relação a modelos bem mais simples, mas varia dependendo da margem de segurança adotada; e (v) que um serviço de detecção de defeitos pode possibilitar a fácil escolha de algoritmos de previsão e de margens de segurança, pois o preditor pode ser modelado como sendo um módulo dissociado do detector.

A área de Detecção de Intrusão, apesar de muito pesquisada, não responde a alguns problemas reais como níveis de ataques, dim ensão e complexidade de redes, tolerância a falhas, autenticação e privacidade, interoperabilidade e padronização. Uma pesquisa no Instituto de Informática da UFRGS, mais especificamente no Grupo de Segurança (GSEG), visa desenvolver um Sistema de Detecção de Intrusão Distribuído e com características de tolerância a falhas. Este projeto, denominado Asgaard, é a idealização de um sistema cujo objetivo não se restringe apenas a ser mais uma ferramenta de Detecção de Intrusão, mas uma plataforma que possibilite agregar novos módulos e técnicas, sendo um avanço em relação a outros Sistemas de Detecção atualmente em desenvolvimento. Um tópico ainda não abordado neste projeto seria a detecção de sniffers na rede, vindo a ser uma forma de prevenir que um ataque prossiga em outras estações ou redes interconectadas, desde que um intruso normalmente instala um sniffer após um ataque bem sucedido. Este trabalho discute as técnicas de detecção de sniffers, seus cenários, bem como avalia o uso destas técnicas em uma rede local. As técnicas conhecidas são testadas em um ambiente com diferentes sistemas operacionais, como linux e windows, mapeando os resultados sobre a eficiência das mesmas em condições diversas. / The area of Intrusion Detection, although widely searched, does not answer to some real problems as the level of attacks, dimension and complexity of networks, fault tolerance, authentication and privacy, interoperability and standardization. A current research at the Institute of Computer Science of UFRGS, more specifically in the Security Group (GSEG), aims at developing a Distributed Intrusion Detection System with features of fault tolerance. This project, called Asgaard, is the accomplishment of a system whose objective is not only restricted to be another tool concerning Intrusion Detection, but also a platform that makes possible to add new modules and techniques, which is an advance with respect to other Intrusion Detection Systems in progress. A point which has not yet been investigated in this project would be the network sniffer detection, which is supposed to be a way to prevent that an attack proceeds to other hosts and interconnected networks, once a intruder usually installs a sniffer after a well-performed attack. This work explores the sniffers detection techniques, their sets, as well as verifies these techniques in a local area network. The known techniques are tested in an environment with different operating systems, as linux and windows, explaining the results on the efficiency of these systems in several conditions.