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Metodologia para determinação de posição de objetos no espaço a partir de imagens de múltiplas câmeras

Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/959163
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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSiqueira, Mario Benjamim Baptista de-
Autor(es): dc.creatorCarvalho, Matheus José de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-03-18T18:57:16Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-03-18T18:57:16Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-09-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-09-
Data de envio: dc.date.issued2024-07-09-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.unb.br/handle/10482/48635-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/959163-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2023.-
Descrição: dc.descriptionA dinâmica de nuvens é relevante para diversas áreas como, por exemplo, meteorologia, agricultura e operação de aeroportos, dentre outras. Em particular, para previsão solar de curto prazo, importante para gerenciamento de usinas solares e de redes de distribuição com elevada participação de energia solar, a caracterização mais precisa do movimento de nuvens pode melhorar previsão de geração, pois a presença delas é a maior responsável pela variabilidade da irradiância em escalas de tempo intra-diárias. Assim, neste trabalho, é proposto uma metodologia que utiliza triangulação de imagens de duas câmeras com lentes olho de peixe para medir a posição de objetos no espaço, visando sua utilização em plataformas de previsão solar de curto prazo baseados em imagens do céu. Um sistema de duas câmeras, juntamente com um roteador sem fio, foi instalado na laje do Laboratório de Energia e Ambiente da Universidade de Brasília. A metodologia desenvolvida é baseada em um modelo de visão estéreo, usado para processar as imagens e determinar a localização de objetos visíveis nas imagens. O modelo proposto para processamento das imagens não requer a remoção de distorção da imagem afim de modificá-las para imagens planificadas, normalmente utilizado em câmeras com lente olho de peixe, nem a retificação das imagens originais, sendo essas as principais contribuições em comparação com outros modelos existentes. Para a validação do modelo, utilizou-se um drone para servir de objeto com posição conhecida. Para tal, o drone, em voo noturno estacionário, foi posicionado em vários pontos e altitudes desejadas e, com sua luz inferior acesa, capturou-se imagens do céu com as câmeras. Verificou-se então as coordenadas do drone nas imagens obtidas pelo modelo e comparou-se com as relatadas pelo drone. Os resultados mostraram um erro médio percentual em torno de 10% (em relação ao valor relatado pelo drone) em altitudes de 90 até 490 metros. Esses valores são aceitáveis para aplicação desejada, com incertezas de medição comparáveis com a altura de nuvens obtidas por ceilômetros, com a vantagem de possibilitar um campo de visão amplo, e com custos computacionais menores do que modelos tradicionais.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF).-
Descrição: dc.descriptionCloud dynamics is relevant for several areas, such as meteorology, agriculture, and airport operation, among others. In particular, for short-term solar forecasting, important for the management of solar power plants and distribution networks with high participation of solar energy, a more accurate characterization of cloud motion can improve generation forecasting as their presence is the major responsible for the variability of irradiance on intra-day time scales. Thus, in this paper, a methodology is proposed that uses triangulation of images from two fisheye-lens cameras to measure the position of objects in space, aiming at its use in short term solar forecast platforms based on sky images. A two-camera system, together with a wireless router, was installed on the roof of the Energy and Environment Laboratory of the University of Brasilia. The methodology developed is based on a stereo vision model, used to process the images and determine the location of visible objects in the images. The proposed model for image processing does not require the removal of image distortion in order to modify them into planar images, normally used in fisheye cameras, nor the rectification of the original images, being these the main contributions compared to other existing models. For the validation of the model, a drone was used as an object with known position. For this, the drone, in stationary night flight, was positioned at various points and altitudes desired and, with its lower light on, images of the sky were captured with the cameras. The coordinates of the drone in the images obtained by the model were then verified and compared with those reported by the drone. The results showed an average percentage error around 10% (relative to the value reported by the drone) at altitudes ranging from 90 to 490 meters. These values are acceptable for the desired application, with measurement uncertainties comparable to cloud height obtained by ceilometers, with the advantage of enabling a wide field of view, and with lower computational costs than traditional models.-
Descrição: dc.descriptionFaculdade de Tecnologia (FT)-
Descrição: dc.descriptionDepartamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciências Mecânicas-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectVisão por computador-
Palavras-chave: dc.subjectAltura de nuvem-
Título: dc.titleMetodologia para determinação de posição de objetos no espaço a partir de imagens de múltiplas câmeras-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB - Rep. 1

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