Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1
tese_11031_André Stanzani Franca.pdf: 7177903 bytes, checksum: d242880f1213767800f5b7bbf8661aa6 (MD5)
Previous issue date: 2017-05-29 / A ferrovia é importante motor da economia mundial. Eficiente, segura e de grande capacidade e velocidade, esse meio de transporte de mais de 200 anos, ainda sofre com as dificuldades de manutenção, majoritariamente devido aos seus ativos de grande extensão, dispersão geográfica, quantidade e peso. Em vista disso, iniciativas em inspeção automática de ativos ferroviários vem se desenvolvendo. Em particular, a inspeção de dormentes ferroviários, que por vezes é feita manualmente, carece de desenvolvimento e consolidação. Esta dissertação apresenta um método para inventariar, identificar o tipo e defeitos em dormentes baseando-se em processamento de imagens, heurística e fusão de características de forma não-supervisionada. Utiliza-se transformada de Haar e imagens integrais, além de outras técnicas de processamento de imagens como detecção de bordas e cálculo de entropia acompanhadas de aspectos da própria topologia da ferrovia para alcançar os objetivos propostos. O desenvolvimento ocorreu sobre imagens reais, não classificadas previamente, do cotidiano ferroviário e que estavam sujeitas a diversos ruídos e variações de uma operação ferroviária autêntica. O método foi validado através de experimentos com um banco de imagens que possuem aproximadamente 33 mil dormentes. Os resultados alcançados são promissores, com acurácia de 97% na assertividade do tipo de dormente identificado e 93% na identificação de defeitos visíveis em dormentes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9575 |
| Date | 29 May 2017 |
| Creators | FRANCA, A. S. |
| Contributors | PEREIRA, F. G., CIARELLI, P. M., Raquel Frizera Vassallo |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0028 seconds