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Previous issue date: 2017-08-25 / This research proposes a methodology for development of Virttual Reality (VR) and
Augmented Reality (AR) aplications, using natural markers for industrial scenarios. The
proposed methodology uses the object annotation concept and visualization proposals
are presented both for development of VR as for AR environments. In VR environments,
the methodology is applied for object detection step of the semi-automatic environment
development. On the other hand, in AR environments, is presented the concept of georreferenced natural markers, which use the georreferenced data integrated with object detection process using image processing techniques. The energy substations scenarios were used as case study for both approaches. Architectures are presented for construction and data visualization in industrial environments. Both for VR as for AR approaches, this work proposes using 3D natural markers based in Haar-like features for object training and detection process. The results enable the equipment detection at different points of view, within the operating scenario. Besides that, in AR, it enables the pose estimation in real-time using ORB features, while in VR it enables the semi-automatic object detection, which are used as information points for inclusion of virtual information. Several industrial scenarios, and especially the energy sector, has a high degree of complexity in the information processing and visualization. In this sense, beyond the 3D natural markers methodology, this work presents new visualization applications for industrial scenario visualization in VR and AR approaches. / Esta pesquisa propõe uma metodologia para construção de aplicações de Realidade Virtual (RV) e Realidade Aumentada (RA) com uso de marcadores naturais em cenários industriais. A metodologia usa o conceito de anotação de objetos e são apresentadas propostas de visualização para ambientes industriais tanto em formato de RV quanto de RA. Nos ambientes de RV, a metodologia é aplicada através da detecção de objetos no processo de construção semiautomática dos ambientes. Por outro lado, nos ambientes de RA, apresenta-se o conceito de marcadores naturais georreferenciados, que associam
dados georreferenciados ao processo de detecção de objetos com técnicas de processamento
de imagens. O cenário de subestações de energia elétrica foi utilizado como estudo de caso para as duas abordagens. São apresentadas arquiteturas para construção e visualização de dados em ambientes industriais. Tanto sob a forma de RV quanto de RA, este trabalho propõe o uso de marcadores naturais 3D baseados em Haar-like features para o processo de treinamento e detecção de objetos. Os resultados permitem a detecção de equipamentos a partir de diferentes pontos de vista no cenário de operação. Além disso, em RA, esta abordagem permite a estimativa de pose em tempo real com uso de ORB features e permite, em RV, a detecção semiautomática de objetos que são utilizados como pontos de informação para adição de informações virtuais. Diversos cenários industriais, principalmente o setor elétrico, possuem grau elevado de complexidade no tratamento e visualização das informações. Nesse sentido, além da metodologia de marcadores naturais 3D, este trabalho apresenta novas aplicações de visualização no cenário industrial com abordagens em RV e RA.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/2011 |
| Date | 25 August 2017 |
| Creators | GOMES JÚNIOR, Daniel Lima |
| Contributors | PAIVA, Anselmo Cardoso de, SILVA, Aristófanes Corrêa, PAIVA, Anselmo Cardoso de, SILVA, Aristófanes Corrêa, PAUCA, Vicente Leonardo, DUAILIBE, Allan Kardec, RAPOSO, Alberto Barbosa |
| Publisher | Universidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET, UFMA, Brasil, DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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