Computer vision methods for underwater pipeline segmentation

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Campos Ruiz, Roberto Esteban
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Engenharia elétrica
Tubulação subaquática
Detecção de objeto
Segmentação de imagem
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/11677
Resumo: 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.
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