| 1. Identificação | |||||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | ||||||||||||
| Site | mtc-m16d.sid.inpe.br | ||||||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | ||||||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP7W/39EBJ7S | ||||||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m19/2011/04.01.13.25 | ||||||||||||
| Última Atualização | 2011:08.31.16.50.23 (UTC) banon | ||||||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m19/2011/04.01.13.25.23 | ||||||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2019:03.22.18.27.58 (UTC) administrator | ||||||||||||
| Chave Secundária | INPE-16891-TDI/1784 | ||||||||||||
| Chave de Citação | Goltz:2011:ReNeAr | ||||||||||||
| Título | Redes neurais artificiais em imagens para estimação da posição de um VANT  | ||||||||||||
| Título Alternativo | Artificial neural networks on images for UAV position estimation | ||||||||||||
| Curso | CAP-SPG-INPE-MCT-BR | ||||||||||||
| Ano | 2011 | ||||||||||||
| Data | 2011-05-06 | ||||||||||||
| Data de Acesso | 13 maio 2024 | ||||||||||||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) | ||||||||||||
| Tipo Secundário | TDI | ||||||||||||
| Número de Páginas | 116 | ||||||||||||
| Número de Arquivos | 1 | ||||||||||||
| Tamanho | 17352 KiB | ||||||||||||
| 2. Contextualização | |||||||||||||
| Autor | Goltz, Gustavo Augusto Mascarenhas | ||||||||||||
| Grupo | CAP-SPG-INPE-MCT-BR | ||||||||||||
| Banca | Sandri, Sandra Aparecida (presidente) Velho, Haroldo Fraga de Campos (orientador) Shiguemori, Elcio Hideiti (orientador) Fonseca, Leila Maria Garcia Dutra, Luciano Vieira Braga, Antonio de Pádua | ||||||||||||
| Endereço de e-Mail | gustavo_goltz@yahoo.com.br | ||||||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | ||||||||||||
| Cidade | São José dos Campos | ||||||||||||
| Histórico (UTC) | 2011-04-01 13:52:48 :: gustavo_goltz@yahoo.com.br -> yolanda :: 2011-04-06 17:46:44 :: yolanda -> gustavo_goltz@yahoo.com.br :: 2011-07-03 19:10:48 :: gustavo_goltz@yahoo.com.br -> yolanda :: 2011-07-04 16:17:05 :: yolanda -> gustavo_goltz@yahoo.com.br :: 2011-07-04 17:42:39 :: gustavo_goltz@yahoo.com.br -> yolanda :: 2011-07-05 19:31:57 :: yolanda -> gustavo_goltz@yahoo.com.br :: 2011-07-05 19:38:24 :: gustavo_goltz@yahoo.com.br -> yolanda :: 2011-07-07 13:56:03 :: yolanda -> gustavo_goltz@yahoo.com.br :: 2011-07-07 14:59:19 :: gustavo_goltz@yahoo.com.br -> yolanda :: 2011-07-08 12:06:37 :: yolanda -> gustavo_goltz@yahoo.com.br :: 2011-07-11 14:12:29 :: gustavo_goltz@yahoo.com.br -> yolanda :: 2011-07-15 17:42:11 :: yolanda -> ricardo :: 2011-08-31 16:58:34 :: ricardo -> viveca@sid.inpe.br :: 2011-09-09 17:32:58 :: viveca@sid.inpe.br -> administrator :: -> 2011 2019-03-22 18:12:28 :: administrator -> banon :: 2011 2019-03-22 18:14:37 :: banon -> administrator :: 2011 2019-03-22 18:27:58 :: administrator -> :: 2011 | ||||||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | |||||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | ||||||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | ||||||||||||
| Transferível | 1 | ||||||||||||
| Palavras-Chave | redes neurais artificiais reconhecimento de padrões em imagens navegação aérea autônoma processamento de imagens artificial neural networks pattern recognition on images autonomous air navigation image processing | ||||||||||||
| Resumo | A aplicação de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) intensificou-se nos últimos tempos devido ao baixo custo operacional e de fabricação comparados às aeronaves convencionais, ausência de tripulação (aplicações em tarefas tediosas, cansativas ou que envolvem risco à tripulação), maior autonomia, entre outros fatores. A navegação aérea por imagens, capturadas em tempo real da região sobrevoada pelo VANT, é uma alternativa para a navegação autônoma destas aeronaves. As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são ferramentas usadas com sucesso em diversas aplicações que envolvem processamento de imagens devido ao seu baixo custo computacional, tolerância a falhas e robustez ao ruído. A navegação aérea autônoma por imagens é uma aplicação com potencial para o emprego de RNAs por necessitar de processamento rápido, embarcado e tolerante a falhas. Neste contexto foram usadas três RNAs com treinamento supervisionado e de diferentes arquiteturas (rede com funções de base radial, rede perceptron de múltiplas camadas e rede neural celular) aplicadas na extração de bordas em imagens aéreas e de satélite, para posterior cálculo da correlação no domínio espacial entre as bordas dessas imagens, a fim de simular a estimação da posição geográfica de um VANT. A informação de borda neste caso é interessante por ser invariável ao tipo de sensor de imageamento (satélite e imagens aéreas). Para a aplicação, as redes neurais foram comparadas com os operadores Sobel e Canny. ABSTRACT: The application of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has intensified in recent years due to low operating cost and manufacturing compared to conventional aircraft, no crew (applications on tedious tasks, tiring, or that involve risk to the crew), more autonomy, among other factors. The navigation based on images, captured in real time of the area overflown by the UAV, is an alternative for autonomous navigation of such aircraft. Artificial Neural Networks (ANNs) are powerful tools used in various applications involving image processing due to its low computational cost, fault tolerance and robustness to noise. The autonomous navigation of images is an application for employment potential of ANNs because need fast processing, embedded code, and fault tolerance. In this context, three ANNs were approached with supervised training and different architectures (neural network radial basis function, multilayer perceptron and cellular neural network) applied in edge detection on aerial and satellite images, for later calculation of the correlation in spatial domain between these images to simulate the estimation of the geographical position of a vehicle autonomous unmanned air. For the application, these ANNs were compared with the Sobel operator and Canny algorithm. | ||||||||||||
| Área | COMP | ||||||||||||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Redes neurais artificiais... | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | ||||||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
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| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | |||||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP7W/39EBJ7S | ||||||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP7W/39EBJ7S | ||||||||||||
| Idioma | pt | ||||||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | ||||||||||||
| Grupo de Usuários | administrator gustavo_goltz@yahoo.com.br ricardo viveca@sid.inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | ||||||||||||
| Visibilidade | shown | ||||||||||||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | ||||||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | ||||||||||||
| 5. Fontes relacionadas | |||||||||||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02.53 | ||||||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS | ||||||||||||
| Divulgação | BNDEPOSITOLEGAL | ||||||||||||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m19@80/2009/08.21.17.02 | ||||||||||||
| 6. Notas | |||||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyright creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | ||||||||||||