@MastersThesis{Silva:2017:NaAuVA,
               author = "Silva, Wanessa da",
                title = "Navega{\c{c}}{\~a}o aut{\^o}noma de VANT em per{\'{\i}}odo 
                         noturno com imagens infravermelho termal",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2017",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2016-08-22",
             keywords = "ve{\'{\i}}culos a{\'e}reo n{\~a}o tripulado, imagem 
                         infravermelho termal, rede neural artificial, algoritmo de 
                         colis{\~a}o de m{\'u}ltiplas part{\'{\i}}culas. unmanned 
                         aerial vehicles, thermal infrared images, artificial neural 
                         networks, multiple particle collision algorithm.",
             abstract = "Atualmente o emprego de Ve{\'{\i}}culos A{\'e}reos N{\~a}o 
                         Tripulados tem aumentado consideravelmente e se tornado 
                         indispens{\'a}vel para diversas aplica{\c{c}}{\~o}es onde a 
                         interven{\c{c}}{\~a}o humana {\'e} imposs{\'{\i}}vel, 
                         exaustiva, arriscada ou cara, como por exemplo monitoramento de 
                         tr{\'a}fego, opera{\c{c}}{\~a}o de busca e resgate, 
                         vigil{\^a}ncia de fronteiras, entre outras. Com esse aumento no 
                         emprego de Ve{\'{\i}}culos A{\'e}reos N{\~a}o Tripulados, a 
                         navega{\c{c}}{\~a}o aut{\^o}noma tem sido tema de diversas 
                         pesquisas. Para dar solu{\c{c}}{\~a}o a esta 
                         navega{\c{c}}{\~a}o aut{\^o}noma v{\'a}rios sistemas t{\^e}m 
                         sido utilizados, um deles {\'e} com uso de processamento de 
                         imagens, que {\'e} 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 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es de Ve{\'{\i}}culos A{\'e}reos N{\~a}o 
                         Tripulados equipados por um sistema de navega{\c{c}}{\~a}o 
                         aut{\^o}noma baseada em imagens, h{\'a} um desafio em 
                         dot{\'a}-los com a capacidade de voo noturno. Neste contexto, 
                         esta disserta{\c{c}}{\~a}o de mestrado apresenta um m{\'e}todo 
                         capaz de estimar a posi{\c{c}}{\~a}o geogr{\'a}fica do 
                         Ve{\'{\i}}culo A{\'e}reo N{\~a}o Tripulado durante um voo 
                         noturno com uso de imagens a{\'e}reas no espectro do 
                         infravermelho termal capturadas pela aeronave, buscando a 
                         regi{\~a}o sobrevoada em uma imagem de sat{\'e}lite 
                         georreferenciada no espectro do vis{\'{\i}}vel. Para fazer o 
                         registro autom{\'a}tico entre imagem a{\'e}rea e de 
                         sat{\'e}lite, s{\~a}o utilizadas informa{\c{c}}{\~o}es de 
                         bordas extra{\'{\i}}das por Redes Neurais Artificiais e 
                         c{\'a}lculo do coeficiente de correla{\c{c}}{\~a}o para fazer a 
                         estima{\c{c}}{\~a}o da posi{\c{c}}{\~a}o da aeronave, pois 
                         s{\~a}o empregadas com sucesso em trabalhos relacionados. No 
                         sentido de se fazer a configura{\c{c}}{\~a}o autom{\'a}tica da 
                         Redes Neurais Artificiais, o Algoritmo de Colis{\~a}o de 
                         M{\'u}ltiplas Part{\'{\i}}culas {\'e} empregado. Os resultados 
                         obtidos com as t{\'e}cnicas empregadas mostram-se promissores 
                         para emprego na navega{\c{c}}{\~a}o aut{\^o}noma de 
                         Ve{\'{\i}}culo a{\'e}reo n{\~a}o tripulado em per{\'{\i}}odo 
                         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.",
            committee = "Velho, Haroldo Fraga de Campos (presidente) and Vijaykumar, 
                         Nandamudi Lankalapalli (orientador) and Shiguemori, Elcio Hideiti 
                         (orientador) and Rosim, Sergio and Ramos, Alexandre Carlos 
                         Brand{\~a}o",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Night UAV autonomous navigation by image processing of thermal 
                         infrared images",
             language = "pt",
                pages = "126",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3M8CSN8",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3M8CSN8",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "28 abr. 2024"
}