Descrição e detecção de regiões subaquáticas parcialmente estruturadas em imagens acústicas adquiridas por um sonar de imageamento frontal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Santos, Matheus Machado dos
Orientador(a): Botelho, Silvia Silva da Costa, Drews Junior, Paulo Lilles Jorge
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sonar de imageamento frontal
Detecção de regiões semelhantes
Navegação autônoma
Forward Looking Sonar
Loop Closure Detection
Autonomous Navigation
Link de acesso: http://repositorio.furg.br/handle/1/9073
Resumo: O mar é uma importante fonte de recursos minerais e biológica que ainda pouco foi explorada. A crescente utilização de robôs tanto para a pesquisa quanto para aplicações comerciais é eminente. Devido as limitações impostas pelo ambiente, um dos principais desafios da robótica móvel subaquática é a localização. Este trabalho propõe um método de descrição e reconhecimento de regiões subaquáticas em ambientes parcialmente estruturados a partir de imagens de um sonar de imageamento frontal. O método utiliza o modelo probabilístico Gaussiano para a descrição dos objetos detectados e um grafo para representar a topologia da região. As regiões são detectadas através da comparação dos grafos. O trabalho apresentará as principais características do sonar de imageamento frontal, entre elas, a capacidade de operação em ambientes com pouca visibilidade. Ao final, cada etapa do método proposto é avaliada utilizando dados reais capturados em uma marina.
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O método utiliza o modelo probabilístico Gaussiano para a descrição dos objetos detectados e um grafo para representar a topologia da região. As regiões são detectadas através da comparação dos grafos. O trabalho apresentará as principais características do sonar de imageamento frontal, entre elas, a capacidade de operação em ambientes com pouca visibilidade. Ao final, cada etapa do método proposto é avaliada utilizando dados reais capturados em uma marina.The sea is an important source of minerals and biological resources which is still not largely explored. The increasing use of robots for both commercial and research applications is imminent. Because of the limitations imposed by the environment, one of the main challenges of underwater mobile robotics is the self localisation. This dissertation proposes a method to describe and recognize underwater regions in partially structured environments using acoustic images from a forward looking sonar. The method uses a Gaussian probabilistic function to describe detected objects and a graph to represent its topology. The regions are detected by comparing the graphs. The dissertation will present the main features of the forward looking sonar, among them, its ability to operate in low visibility condition environments. At the end, each stage of the proposed method is evaluated using a real data captured in a harbor.porSonar de imageamento frontalDetecção de regiões semelhantesNavegação autônomaForward Looking SonarLoop Closure DetectionAutonomous NavigationDescrição e detecção de regiões subaquáticas parcialmente estruturadas em imagens acústicas adquiridas por um sonar de imageamento frontalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINAL41.pdf41.pdfapplication/pdf8204381https://repositorio.furg.br/bitstreams/f048ea9a-468f-45d1-9f13-b25a7b2aed12/downloadb945d33562a12e1d8992da2699cf47dbMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstreams/3451a07c-1108-4744-b007-c0cc1316b651/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52falseAnonymousREADTEXT41.pdf.txt41.pdf.txtExtracted texttext/plain103474https://repositorio.furg.br/bitstreams/ff1f8e1c-d345-44a6-a85e-e8b7437a9820/download73f533a341279204122ca83b786d47dbMD53falseAnonymousREADTHUMBNAIL41.pdf.jpg41.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3426https://repositorio.furg.br/bitstreams/a8c5f69d-d272-4016-915b-8551308629ca/download53bb034ee3100814bbe586dd570f905eMD54falseAnonymousREAD1/90732025-12-10 02:00:52.064open.accessoai:repositorio.furg.br:1/9073https://repositorio.furg.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestrepositorio@furg.br||sib.bdtd@furg.bropendoar:2025-12-10T05:00:52Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)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