Computer vision methods for underwater pipeline segmentation

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Campos Ruiz, Roberto Esteban
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/11677
Resumo: O processo de inspeção de tubulações submarinas é geralmente realizado por Veículos Operados Remotamente (ROVs) equipados principalmente com sensores óticos e acústicos. Durante longos períodos de inspeção e em condições de baixa visibilidade, o processo de inspeção visual torna-se cansativo e sujeito a falhas de interpretação por parte do operador. Portanto, a automação desse processo apresenta uma melhoria na manutenção das tubulações. Este trabalho apresenta um sistema de segmentação de tubulações rígidas submarinas usando uma câmera monocular. Um detector de bordas baseado na cor foi proposto aproveitando as restrições da geometria das tubulações e informações de rastreamento. Tubulações segmentadas foram transformadas em uma representação de vista superior 2D. O sistema foi avaliado com um conjunto de dados de 7808 imagens, anotados manualmente, obtidas em diferentes tarefas de inspeção reais. O sistema obteve 96.5% na taxa de detecção e 96,3% de acurácia na segmentação.
id UFRJ_85fcdaddce3acfa41f25814dfd996ce3
oai_identifier_str oai:pantheon.ufrj.br:11422/11677
network_acronym_str UFRJ
network_name_str Repositório Institucional da UFRJ
repository_id_str
spelling Campos Ruiz, Roberto Estebanhttp://lattes.cnpq.br/5923719000418896Gomes, José Gabriel Rodríguez CarneiroTorres, Julio Cesar BoscherHaddad, Diego BarretoPetraglia, Mariane Rembold2020-03-31T11:48:28Z2023-11-30T03:03:53Z2018-03http://hdl.handle.net/11422/11677O processo de inspeção de tubulações submarinas é geralmente realizado por Veículos Operados Remotamente (ROVs) equipados principalmente com sensores óticos e acústicos. Durante longos períodos de inspeção e em condições de baixa visibilidade, o processo de inspeção visual torna-se cansativo e sujeito a falhas de interpretação por parte do operador. Portanto, a automação desse processo apresenta uma melhoria na manutenção das tubulações. Este trabalho apresenta um sistema de segmentação de tubulações rígidas submarinas usando uma câmera monocular. Um detector de bordas baseado na cor foi proposto aproveitando as restrições da geometria das tubulações e informações de rastreamento. Tubulações segmentadas foram transformadas em uma representação de vista superior 2D. O sistema foi avaliado com um conjunto de dados de 7808 imagens, anotados manualmente, obtidas em diferentes tarefas de inspeção reais. O sistema obteve 96.5% na taxa de detecção e 96,3% de acurácia na segmentação.Underwater pipeline inspection is usually conducted by Remotely Operated Vehicles (ROVs) equipped mainly with optical and acoustic sensors. During long inspections periods and low visibility conditions, traditional visual inspection becomes a tedious job and can lead to operator misinterpretations. Therefore, the automation of this process involves an improvement in the maintenance of the pipelines. This work presents an underwater pipeline segmentation system for rigid pipelines using a monocular camera. A color based edge detector was proposed, taking advantage of the pipeline geometry restrictions, besides tracking information. Segmented pipelines were transformed into a 2D top view representation. The system was evaluated with a dataset containing 7808 images, manually annotated, acquired during real inspection tasks. The system reached 96.5% of detection rate and 96.3% of segmentation accuracy.Submitted by Aglair Aguiar (aglair@ct.ufrj.br) on 2020-03-31T11:48:28Z No. of bitstreams: 1 888735.pdf: 1373114 bytes, checksum: 5935643e6b6dec46fc2a502ab5728c09 (MD5)Made available in DSpace on 2020-03-31T11:48:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 888735.pdf: 1373114 bytes, checksum: 5935643e6b6dec46fc2a502ab5728c09 (MD5) Previous issue date: 2018-03engUniversidade Federal do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFRJBrasilInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de EngenhariaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAEngenharia elétricaTubulação subaquáticaDetecção de objetoSegmentação de imagemComputer vision methods for underwater pipeline segmentationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisabertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJORIGINAL888735.pdf888735.pdfapplication/pdf1373114http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/11677/1/888735.pdf5935643e6b6dec46fc2a502ab5728c09MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81853http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/11677/2/license.txtdd32849f2bfb22da963c3aac6e26e255MD5211422/116772023-11-30 00:03:53.621oai:pantheon.ufrj.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestopendoar:2023-11-30T03:03:53Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
title Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
spellingShingle Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
Campos Ruiz, Roberto Esteban
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Engenharia elétrica
Tubulação subaquática
Detecção de objeto
Segmentação de imagem
title_short Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
title_full Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
title_fullStr Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
title_full_unstemmed Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
title_sort Computer vision methods for underwater pipeline segmentation
author Campos Ruiz, Roberto Esteban
author_facet Campos Ruiz, Roberto Esteban
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5923719000418896
dc.contributor.advisorCo1.none.fl_str_mv Gomes, José Gabriel Rodríguez Carneiro
dc.contributor.author.fl_str_mv Campos Ruiz, Roberto Esteban
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Torres, Julio Cesar Boscher
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Haddad, Diego Barreto
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Petraglia, Mariane Rembold
contributor_str_mv Torres, Julio Cesar Boscher
Haddad, Diego Barreto
Petraglia, Mariane Rembold
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
topic CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Engenharia elétrica
Tubulação subaquática
Detecção de objeto
Segmentação de imagem
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia elétrica
Tubulação subaquática
Detecção de objeto
Segmentação de imagem
description O processo de inspeção de tubulações submarinas é geralmente realizado por Veículos Operados Remotamente (ROVs) equipados principalmente com sensores óticos e acústicos. Durante longos períodos de inspeção e em condições de baixa visibilidade, o processo de inspeção visual torna-se cansativo e sujeito a falhas de interpretação por parte do operador. Portanto, a automação desse processo apresenta uma melhoria na manutenção das tubulações. Este trabalho apresenta um sistema de segmentação de tubulações rígidas submarinas usando uma câmera monocular. Um detector de bordas baseado na cor foi proposto aproveitando as restrições da geometria das tubulações e informações de rastreamento. Tubulações segmentadas foram transformadas em uma representação de vista superior 2D. O sistema foi avaliado com um conjunto de dados de 7808 imagens, anotados manualmente, obtidas em diferentes tarefas de inspeção reais. O sistema obteve 96.5% na taxa de detecção e 96,3% de acurácia na segmentação.
publishDate 2018
dc.date.issued.fl_str_mv 2018-03
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2020-03-31T11:48:28Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-11-30T03:03:53Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11422/11677
url http://hdl.handle.net/11422/11677
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio de Janeiro
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRJ
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio de Janeiro
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRJ
instname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
instacron:UFRJ
instname_str Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
instacron_str UFRJ
institution UFRJ
reponame_str Repositório Institucional da UFRJ
collection Repositório Institucional da UFRJ
bitstream.url.fl_str_mv http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/11677/1/888735.pdf
http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/11677/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 5935643e6b6dec46fc2a502ab5728c09
dd32849f2bfb22da963c3aac6e26e255
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1784097179159232512

Registros relacionados