Segmentação de áreas urbanas em imagens aéreas para uso em navegação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Mateus Habermann
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1959
Resumo: No que tange ao emprego militar, é recomendável que veículos aéreos não tripulados efetuem sua navegação de maneira autônoma e independente do GPS, pois os sinais deste podem ser bloqueados ou ser alvo de interferência. Dessa forma, uma boa alternativa é pautar a navegação desses veículos em visão computacional. Este trabalho vai ao encontro com as reais necessidades do projeto PITER, na busca de se segmentar imagens aéreas em porções urbanas e não urbanas, fazendo uso dos algoritmos não supervisionados Fuzzy C-Médias, Mistura de Gaussianas, Distância Euclidiana e K-Médias, além de ser utilizado o algoritmo de classificação por contexto após a classificação. Por fim, é mostrada qual combinação de algoritmos gera os melhores resultados.
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description No que tange ao emprego militar, é recomendável que veículos aéreos não tripulados efetuem sua navegação de maneira autônoma e independente do GPS, pois os sinais deste podem ser bloqueados ou ser alvo de interferência. Dessa forma, uma boa alternativa é pautar a navegação desses veículos em visão computacional. Este trabalho vai ao encontro com as reais necessidades do projeto PITER, na busca de se segmentar imagens aéreas em porções urbanas e não urbanas, fazendo uso dos algoritmos não supervisionados Fuzzy C-Médias, Mistura de Gaussianas, Distância Euclidiana e K-Médias, além de ser utilizado o algoritmo de classificação por contexto após a classificação. Por fim, é mostrada qual combinação de algoritmos gera os melhores resultados.
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