No que tange ao emprego militar, é recomendável que veículos aéreos não tripulados efetuem sua navegação de maneira autônoma e independente do GPS, pois os sinais deste podem ser bloqueados ou ser alvo de interferência. Dessa forma, uma boa alternativa é pautar a navegação desses veículos em visão computacional. Este trabalho vai ao encontro com as reais necessidades do projeto PITER, na busca de se segmentar imagens aéreas em porções urbanas e não urbanas, fazendo uso dos algoritmos não supervisionados Fuzzy C-Médias, Mistura de Gaussianas, Distância Euclidiana e K-Médias, além de ser utilizado o algoritmo de classificação por contexto após a classificação. Por fim, é mostrada qual combinação de algoritmos gera os melhores resultados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:1959 |
| Date | 06 December 2011 |
| Creators | Mateus Habermann |
| Contributors | Rodrigo Arnaldo Scarpel, Elcio Hideiti Shiguemori |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| 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 do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds