Algoritmos de processamento digital de imagens para rastreamento de linhas de transmissão de energia

• Autor(a) principal: DANTAS FILHO, Antonio Josivaldo
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2919
• topic: CNPQ::CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA::CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; Processamento digital de imagens; Algoritmos; Rastreamento de linhas de transmissão de energia

As linhas de transmiss˜ao de energia de alta potˆencia s˜ao de grande importˆancia para o funcionamento de todos os setores da sociedade. Para garantir a confi abilidade e disponibilidade do fornecimento de energia, s˜ao realizadas inspe¸c˜oes regulares e ocasionais, em geral, de forma manual. Essas inspe¸c˜oes procuram identificar anomalias na rede de transmiss˜ao e sinais de perigo `as estruturas. Ve´ı culos a´ereos n˜ao tripulados, popularmente conhecidos como drones, tˆem sido cada vez mais empregados em atividades repetitivas e tediosas, devido ao baixo custo e aumento na seguran¸ca, e podem ser aplicados ao rastreamento dessas estruturas. Contudo, a variedade de ambientes e torres, erro nas medi¸c˜oes da localiza¸c˜ao, e alto custo s˜ao obst´aculos dif´ıceis de superar para realiza¸c˜ao com exatid˜ao e quali dade da inspe¸c˜ao. Este trabalho tem como principal objetivo estudar, desenvolver e comparar t´ecnicas de processamento de imagens em tempo real para determi nar movimentos a serem executadas pelo drone na corre¸c˜ao da trajet´oria, e assim, executar um rastreamento das linhas de transmiss˜ao com alta precis˜ao e baixo custo. Diversas solu¸c˜oes s˜ao encontradas na literatura, e est˜ao localizadas e re visadas de forma sistem´atica neste estudo. A respeito das an´alises na linha de hardware, foram comparadas placas controladoras e frameworks, al´em dos softwa res de esta¸c˜oes de solo e simuladores, com principal enfoque no processamento de imagens usando detector de bordas, aprendizado profundo e aprendizado por re for¸co profundo. Ademais, em rela¸c˜ao ao treinamento das redes, foi confeccionado um dataset para identifica¸c˜ao de linhas, e outro para a¸c˜oes a serem executadas. Outrossim, com o intuito de avaliar o desempenho da solu¸c˜ao, um cen´ario virtual realista baseado em um percurso real foi produzido. Em suma, um sistema baseado em um prot´otipo aparelhado com dois drones quadric´optero equipados apenas com uma cˆamera e um computador, trabalhando em conjunto com um algoritmo coo perativo e processamento de imagem por aprendizado profundo, resultou em um breve rastreamento em linha de transmiss˜ao de energia, simulando uma inspe¸c˜ao em ambiente real.