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Previous issue date: 2016-03-10 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / Insects cause significant losses of stored grains in both quantity and quality. In the scenary,
it is of paramount importance an early identification of insects in grains to take control measures.
Instead of sampling and visual/laboratory analysis of grains, we propose to carry
out the insects identification task automatically, using computational methods to perform
endoscopic video analysis. The videos are recorded inside of grains warehouses by an endoscopic
camera. As the classification process of moving objects in video rely heavily on precise
segmentation of moving objets, we propose a new method of background subtraction and
compared their results with the main methods of the literature according to a recent review.
The main innovation of the background subtractionmethod rely on the binarization process
that uses two thresholds: a global and a local threshold. The binarized results are combined
by adding details of the object obtained by the local threshold in the result of the global threshold.
Experimental results performed through visual analysis of the segmentation results
and using a SVM classifier, suggest that the proposed segmentation method produces more
accurate results than the state-of-art background subtraction methods. / Insetos causam perdas quantitativas e qualitativas significantesemgrãos armazenados. Neste
cenário, é de vital importância uma identificação rápida de insetos em grãos para que sejam
tomadas medidas de controle. Ao invés de coletar amostras de grãos para análise visual/laboratorial,
é proposta a realização desta tarefa de identificação de formaautomática, usando
métodos computacionais para a análise de vídeos endoscópicos. Os vídeos são gravados
dentro de armazéns de grãos usando câmera endoscópica. Como o processo de classificação
de objetos em movimento em vídeo depende fundamentalmente de uma segmentação
de objeto precisa, é proposto um novo método de segmentação por subtração de plano de
fundo e comparado seus resultados com os principais métodos da literatura de acordo com
um estudo de revisão recente. A principal inovação neste método de subtração de plano de
fundo está no processo de binarização que usa dois thresholds: um global e um local. Os
resultados binarizados são combinados pela adição de detalhes do objeto obtido pelo threshold
local no resultado do threshold global. Resultados experimentais, realizados através
de análise visual dos resultados de segmentação e usandoumclassificadorSVMindicamque
o método de segmentação proposto produz melhores resultados que métodos do estado da
arte atual da literatura de subtração de plano de fundo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7511 |
| Date | 10 March 2016 |
| Creators | Geus, André Reis de |
| Contributors | Silva, Sérgio Francisco da, Silva, Sérgio Francisco da, Rabelo, Marcos Napoleão, Henrique, Marcos Luiz |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Modelagem e Otimização (RC), UFG, Brasil, Regional Catalão (RC) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5321942601948699525, 600, 600, 600, 600, 6665988530194015545, 1150358437947804771, -961409807440757778 |
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