| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21b.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3M8CSN8 | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.08.20.34 | |||||||||
| Última Atualização | 2017:01.09.11.50.11 (UTC) administrator | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.08.20.34.13 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.02.27.16 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-17770-TDI/2513 | |||||||||
| Chave de Citação | Silva:2017:NaAuVA | |||||||||
| Título | Navegação autônoma de VANT em período noturno com imagens infravermelho termal  | |||||||||
| Título Alternativo | Night UAV autonomous navigation by image processing of thermal infrared images | |||||||||
| Curso | CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2017 | |||||||||
| Data | 2016-08-22 | |||||||||
| Data de Acesso | 12 maio 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 126 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 22473 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Silva, Wanessa da | |||||||||
| Banca | Velho, Haroldo Fraga de Campos (presidente) Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli (orientador) Shiguemori, Elcio Hideiti (orientador) Rosim, Sergio Ramos, Alexandre Carlos Brandão | |||||||||
| Endereço de e-Mail | w.nessa.w@gmail.com | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2016-08-09 13:10:35 :: w.nessa.w@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2016-08-09 14:26:29 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> administrator :: 2016-08-12 17:29:41 :: administrator -> w.nessa.w@gmail.com :: 2016-10-06 14:34:27 :: w.nessa.w@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2016-10-10 13:15:09 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> w.nessa.w@gmail.com :: 2016-10-10 13:25:29 :: w.nessa.w@gmail.com -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2017-01-06 18:20:39 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2017-01-09 12:03:39 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: -> 2016 2017-03-08 14:48:31 :: administrator :: 2016 -> 2017 2018-06-04 02:27:16 :: administrator -> :: 2017 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | veículos aéreo não tripulado imagem infravermelho termal rede neural artificial algoritmo de colisão de múltiplas partículas. unmanned aerial vehicles thermal infrared images artificial neural networks multiple particle collision algorithm | |||||||||
| Resumo | Atualmente o emprego de Veículos Aéreos Não Tripulados tem aumentado consideravelmente e se tornado indispensável para diversas aplicações onde a intervenção humana é impossível, exaustiva, arriscada ou cara, como por exemplo monitoramento de tráfego, operação de busca e resgate, vigilância de fronteiras, entre outras. Com esse aumento no emprego de Veículos Aéreos Não Tripulados, a navegação autônoma tem sido tema de diversas pesquisas. Para dar solução a esta navegação autônoma vários sistemas têm sido utilizados, um deles é com uso de processamento de imagens, que é uma alternativa ao sistema mais empregado que utiliza o Sistema de Posicionamento Global, que pode apresentar falhas ou bloqueio do sinal. Apesar do emprego em diversas aplicações de Veículos Aéreos Não Tripulados equipados por um sistema de navegação autônoma baseada em imagens, há um desafio em dotá-los com a capacidade de voo noturno. Neste contexto, esta dissertação de mestrado apresenta um método capaz de estimar a posição geográfica do Veículo Aéreo Não Tripulado durante um voo noturno com uso de imagens aéreas no espectro do infravermelho termal capturadas pela aeronave, buscando a região sobrevoada em uma imagem de satélite georreferenciada no espectro do visível. Para fazer o registro automático entre imagem aérea e de satélite, são utilizadas informações de bordas extraídas por Redes Neurais Artificiais e cálculo do coeficiente de correlação para fazer a estimação da posição da aeronave, pois são empregadas com sucesso em trabalhos relacionados. No sentido de se fazer a configuração automática da Redes Neurais Artificiais, o Algoritmo de Colisão de Múltiplas Partículas é empregado. Os resultados obtidos com as técnicas empregadas mostram-se promissores para emprego na navegação autônoma de Veículo aéreo não tripulado em período noturno. ABSTRACT: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have been increasing for being employed for several applications where human intervention is impossible, exhaustive, risky or expensive, such as monitoring traffic, search and rescue, border vigilance, among others. This increase in its use has led to investigate approaches for autonomous navigation. One of such approaches is employing image processing instead of Global Positioning System as the latter may fail or its signal blocked. In spite of being employed in several applications, it is still a challenge for flying UAVs during night periods. Therefore, this Masters dissertation proposes and develops a method that is able to estimate the geographic position of a UAV during nights based on thermal infrared images captured by it as well as the satellite image of the region from the visible band. In order to automatically register correctly the aerial and satellite images, information on extracted borders by means of Artificial Neural Networks (ANNs) and correlation index will be used to estimate UAVs position as many of the published literature were successful in employing such techniques. The automatic configuration of ANN has been conducted by employing Multiple Particle Collision Algorithm (MPCA). The results obtained with these techniques show promise for use in autonomous navigation of UAV at nighttime. | |||||||||
| Área | COMP | |||||||||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Navegação autônoma de... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
| |||||||||
| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3M8CSN8 | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3M8CSN8 | |||||||||
| Idioma | pt | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | marcelo.pazos@inpe.br w.nessa.w@gmail.com yolanda.souza@mcti.gov.br | |||||||||
| Grupo de Leitores | administrator marcelo.pazos@inpe.br w.nessa.w@gmail.com yolanda.souza@mcti.gov.br | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS | |||||||||
| Lista de Itens Citando | ||||||||||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||