Estratégias de rastreamento dedicado de objetos utilizando inteligência de enxame

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cardoso, Alexandre de Vasconcelos
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)
Texto Completo: http://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/844257
Resumo: O processamento de imagens é uma importante ferramenta para auxiliar na tomada de decisão. O monitoramento contínuo de qualquer ambiente, tais como áreas públicas e parques industriais, entre outros, permite definir melhores estratégias de ação e decidir o momento correto para agir, dirimindo riscos e potencializando oportunidades. A qualidade da informação resultante do processamento de imagens deve ser boa o suficiente para evitar erros de avaliação de cenário durante o planejamento das ações futuras e a definição das metas a serem atingidas. O tempo para obter essa informação e processá-la é a base do sucesso de qualquer atividade. Assim, a inteligência computacional pode ajudar a acelerar a execução dos procedimentos relacionados às ações planejadas. Em geral, um processo de busca lento acaba sempre atrasando a tomada de decisão de modo que a informação obtida poderá se tornar obsoleta ou insuficiente no momento da tomada da decisão. A técnica Template Matching é um dos métodos mais aplicados para localizar padrões em imagens, no qual uma imagem de tamanho reduzido, chamada de alvo, é procurada dentro de outra imagem que representa o ambiente como um todo. Neste trabalho, utiliza-se Template Matching via um sistema co-design já existente. Faz-se presente um coprocessador para calcular a etapa computacionalmente mais custosa do Template Matching, que é o cálculo do coeficiente de Correlação Cruzada Normalizada. O cálculo deste coeficiente permite invariância às alterações globais de brilho nas imagens, porém é computacionalmente mais custosa ao se empregar imagens de dimensões maiores, ou mesmo conjuntos de imagens. Propõe-se investigar seis técnicas diferentes de inteligência de enxame visando acelerar o processo de busca do alvo. Para avaliar o projeto proposto, o tempo de processamento, o número de iterações e a taxa de acerto são comparados. Os resultados mostram que é possível obter abordagens capazes de processar imagens de vídeos com 30 quadros por segundo com uma taxa de acerto média aceitável para detecção do alvo rastreado.
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Em geral, um processo de busca lento acaba sempre atrasando a tomada de decisão de modo que a informação obtida poderá se tornar obsoleta ou insuficiente no momento da tomada da decisão. A técnica Template Matching é um dos métodos mais aplicados para localizar padrões em imagens, no qual uma imagem de tamanho reduzido, chamada de alvo, é procurada dentro de outra imagem que representa o ambiente como um todo. Neste trabalho, utiliza-se Template Matching via um sistema co-design já existente. Faz-se presente um coprocessador para calcular a etapa computacionalmente mais custosa do Template Matching, que é o cálculo do coeficiente de Correlação Cruzada Normalizada. O cálculo deste coeficiente permite invariância às alterações globais de brilho nas imagens, porém é computacionalmente mais custosa ao se empregar imagens de dimensões maiores, ou mesmo conjuntos de imagens. Propõe-se investigar seis técnicas diferentes de inteligência de enxame visando acelerar o processo de busca do alvo. Para avaliar o projeto proposto, o tempo de processamento, o número de iterações e a taxa de acerto são comparados. Os resultados mostram que é possível obter abordagens capazes de processar imagens de vídeos com 30 quadros por segundo com uma taxa de acerto média aceitável para detecção do alvo rastreado.Dissertação apresentada, como requisito parcial para obtenção do título de Mestre, ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica, da Universidade do Estado do Rio de Janeiro.Image processing is an important tool to help in decision taking. Continuous observation of some environment, such as public areas and industrial plants, among others, allows defining the best action strategies and deciding the right moment to act, thus reducing risks and magnifying opportunities. The quality of the information resulting from such image processing must be precise enough so that it does not hinder scenario’s evaluation for future action planning and goals achievement. The execution time to obtain this information and process it is fundamental for any successful activities. Hence, computational intelligence can help accelerating procedure executions related to planned actions. In general, slow search process always delays decision making in such a way that the recorded data becomes obsolete or insufficient at the decision moment. Template Matching is one of the most used techniques for finding then tracking patterns in images, wherein a small size image, termed the target, is looked for inside another that represents the environment as a whole. In this work, template matching is used via an existing co-design system. A co-processor is used to calculate the most computationally expensive task of template matching, which is the computation of the coefficient of the normalized cross correlation. The computation of this coefficient allows invariance in the case of global brightness changes in image, but it is computationally more expensive when using larger templates and yet more expensive in videos. We propose to investigate six different swarm intelligence based approaches, aiming at accelerating the process of target tracking. To evaluate the proposed project, the metrics regarding the overall processing time, number of iterations and target hit rate are used and compared. The results show that it is possible to obtain search approaches capable of processing videos at a rate of 30 frames per second while achieving an acceptable average hit rate for tracking the target.porUniversidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)Engenharia navalEngenharia EletrônicaSistemas auto-organizáveisSistemas embarcadosComputadoresEstratégias de rastreamento dedicado de objetos utilizando inteligência de enxameinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)instname:Marinha do Brasil (MB)instacron:MBTEXTDissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf.txtDissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf.txtExtracted texttext/plain256789https://www.repositorio.mar.mil.br/bitstream/ripcmb/844257/6/Dissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf.txtc9989bd06366fe0344b0f5dba2156554MD56THUMBNAILDissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf.jpgDissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1184https://www.repositorio.mar.mil.br/bitstream/ripcmb/844257/7/Dissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf.jpg974ea2f897fec8588a478fcf1f84799aMD57ORIGINALDissertacao_Alexandre_Cardoso.pdfDissertacao_Alexandre_Cardoso.pdfapplication/pdf3404533https://www.repositorio.mar.mil.br/bitstream/ripcmb/844257/1/Dissertacao_Alexandre_Cardoso.pdf05714c4b431881d8429be2e68c750c6dMD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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