Integração entre redes neurais e correlação para identificar pontos de apoio pré-sinalizados
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Data de Publicação: | 2004 |
Tipo de documento: | Tese |
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Resumo: | Orientadores: Edson A. Mitishita e José Bittencourt de Andrade |
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Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências GeodésicasMitishita, Edson Aparecido, 1956-Andrade, José Bittencourt de, 1937-Wandresen, Romualdo2024-05-08T17:44:18Z2024-05-08T17:44:18Z2004https://hdl.handle.net/1884/658Orientadores: Edson A. Mitishita e José Bittencourt de AndradeTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Terra, Programa de Pós-Graduaçêo em Ciências Geodésicas. Defesa: Curitiba, 2004Inclui bibliografiaResumo: Este trabalho apresenta, como objetivo principal, novas opções para a identificaçãoautomatizada de pontos pré-sinalizados para as aplicações relativas à fotogrametria,tal como fototriangulação. O grau de dificuldade para o tratamento computacional deuma foto aérea digitalizada foi contornado com o uso de morfologia matemática,aplicando erosão binária a uma das fotos que compõem o par aerofotogramétrico.Para a realização do trabalho, inicialmente foi estudada a identificação de pontospré-sinalizados em paredes externas do Centro Politécnico da Universidade Federaldo Paraná. À medida que se obteve razoável experiência com esse tipo deobservações usando Redes Neurais Artificiais com o aplicativo MATLAB, passou-seà elaboração de experimentos na área de testes que compreendem uma faixa decinco aerofotos obtidas na região do Centro Politécnico e localidades vizinhas. Nestaregião, foram pré-sinalizados, antes do vôo aerofotogramétrico, sempre sobreasfalto, pontos de apoio em formas circular e de cruz. A identificação automáticadesses pontos de apoio foi possível com o uso dos conceitos de correlaçãoestatística, redes neurais artificiais e morfologia matemática. Na morfologiamatemática, foi enfatizada a erosão binária. Isto permitiu, com o uso da linguagemde programação VISUAL C++, codificar procedimentos para identificar pontos deapoio pré-sinalizados na imagem esquerda do par de fotos. Os programas-fonteforam elaborados com base no procedimento em redes neurais artificiais conhecidona literatura como Backpropagation (Retro-propagação). Além disso, usou-se a novaidéia denominada RPROP (Resilien Propagation) e morfologia matemática. Com oconhecimento das posições desses pontos e do recobrimento lateral das fotos, foipossível obter-se o posicionamento dos pontos homólogos na segunda foto do par,usando-se, além de redes neurais artificiais, também correlação estatística. Oconceito de correlação foi usado também para identificar o posicionamento dasmarcas fiduciais nas fotos. Também com o uso de correlação estatística, foi obtido oposicionamento de pontos homólogos naturais, escolhidos em uma das fotos. Com afinalidade de verificar a consistência dos dados identificados, realizou-se aorientação interior e a formação do modelo matemático fotogramétrico, isto é, aorientação exterior de um dos pares de aerofotos da área de testes.Abstract: This work aims to present new options for automated identification of photographicimages of ground targets for aerophotogrametry applications such asaerotriangulation. The level of difficulty for computing treatment of a digitalized airpicture was overcome using mathematical morphology, applied as binary erosionover one of the pictures of the stereoscopic model. Initially, the identification of targetpoints placed on the external walls of the VI building of the Polytechnic Center of theFederal University of Parana (UFPR) was tried to gain experience. using ArtificialNeural Networks through the software Matlab running several experiments. Fiveaerial photographs were taken over the Polytechnic Center and its neighborhoodwhere targets with circular and cross shape were painted on the asphalt before theflight. The automatic identification of these targeted control points become possibleby the use of the concepts of statistical correlation, artificial neural networks andmathematic morphology with emphasis on binary erosion. The identification of thetargeted control points image was done on one of the pictures (say the left one)forming one stereoscopic model by a computer program written Visual C++ languageusing the concepts of artificial neural networks with emphasis on the procedureknown in the literature as "Backpropagation", plus the new concept known as"RPROP" (Resilien Propagation) and the mathematical morphology. As overlaps ofthe pictures were known, it was possible to get an approximated position of theimage of the same point on the neighbors pictures. The concept of correlation wasalso used to identify the position of fiducial marks on the photos. The position of nontargeted control points was also obtained with the use of statistical correlation. 141f. : il. algumas color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalFotogrametria - Processamento de dadosProcessamento de imagens - Técnicas digitaisAerotriangulaçãoRedes neurais (Computação)GeodésiaIntegração entre redes neurais e correlação para identificar pontos de apoio pré-sinalizadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALtese_romualdo_final.pdfapplication/pdf2652875https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/658/1/tese_romualdo_final.pdf2e551653aeefb75a774ecb04f042c0aeMD51open accessTEXTtese_romualdo_final.pdf.txtExtracted texttext/plain240780https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/658/2/tese_romualdo_final.pdf.txtc6147bbee9c40d881f941b437e364b0cMD52open accessTHUMBNAILtese_romualdo_final.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1248https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/658/3/tese_romualdo_final.pdf.jpg275ebe7ca6d59e0f1e2a8a85fe80c3ecMD53open access1884/6582024-05-08 14:44:18.996open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/658Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-05-08T17:44:18Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false |
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