Técnicas de visão computacional aplicadas ao reconhecimento de cenas naturais e locomoção autônoma em robôs agrícolas móveis (2011)
- Authors:
- Autor USP: LULIO, LUCIANO CASSIO - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEM
- Subjects: MANUFATURA; VISÃO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; PLANTIO
- Language: Português
- Abstract: O emprego de sistemas computacionais na Agricultura de Precisão (AP) fomenta a automação de processos e tarefas aplicadas nesta área, precisamente voltadas à inspeção e análise de culturas agrícolas, e locomoção guiada/autônoma de robôs móveis. Neste contexto, no presente trabalho foi proposta a aplicação de técnicas de visão computacional nas tarefas citadas, desenvolvidas em abordagens distintas, a serem aplicadas em uma plataforma de robô móvel agrícola, em desenvolvimento no NEPAS/EESC/USP. Para o problema de locomoção do robô (primeira abordagem), foi desenvolvida uma arquitetura de aquisição, processamento e análise de imagens com o objetivo de segmentar, classificar e reconhecer padrões de navegação das linhas de plantio, como referências de guiagem do robô móvel, entre plantações de laranja, milho e cana. Na segunda abordagem, tais técnicas de processamento de imagens são aplicadas também na inspeção e localização das culturas laranja (primário) e milho (secundário), para análise de suas características naturais, localização e quantificação. Para as duas abordagens, a estratégia adotada nas etapas de processamento de imagens abrange: filtragem no domínio espacial das imagens adquiridas; pré-processamento nos espaços de cores RGB e HSV; segmentação não supervisionada JSEG customizada à quantização de cores em regiões não homogêneas nestes espaços de cores; normalização e extração de características dos histogramas das imagens pré-processadas para os conjuntos de treinamento e teste através da análise das componentes principais; reconhecimento de padrões e classificação cognitiva e estatística. A metodologia desenvolvida contemplou bases de dados para cada abordagem entre 700 e 900 imagens de cenas naturais sob condições distintasde aquisição, apresentando resultados significativos quanto ao algoritmo de segmentação nas duas abordagens, mas em menor grau em relação à localização de gramíneas, sendo que os milhos requerem outras técnicas de segmentação, que não aplicadas apenas em quantização de regiões não homogêneas. A classificação estatística, Bayes e Bayes Ingênuo, mostrou-se superior à cognitiva RNA e Fuzzy nas duas abordagens, e posterior construção dos mapas de classe no espaço de cores HSV. Neste mesmo espaço de cores, a quantificação e localização de frutos apresentaram melhores resultados que em RGB. Com isso, as cenas naturais nas duas abordagens foram devidamente processadas, de acordo com os materiais e métodos empregados na segmentação, classificação e reconhecimento de padrões, fornecendo características intrínsecas e distintas das técnicas de visão computacional propostas a cada abordagem
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2011
- Data da defesa: 09.08.2011
-
ABNT
LULIO, Luciano Cássio. Técnicas de visão computacional aplicadas ao reconhecimento de cenas naturais e locomoção autônoma em robôs agrícolas móveis. 2011. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-28112011-233750/. Acesso em: 02 ago. 2024. -
APA
Lulio, L. C. (2011). Técnicas de visão computacional aplicadas ao reconhecimento de cenas naturais e locomoção autônoma em robôs agrícolas móveis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-28112011-233750/ -
NLM
Lulio LC. Técnicas de visão computacional aplicadas ao reconhecimento de cenas naturais e locomoção autônoma em robôs agrícolas móveis [Internet]. 2011 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-28112011-233750/ -
Vancouver
Lulio LC. Técnicas de visão computacional aplicadas ao reconhecimento de cenas naturais e locomoção autônoma em robôs agrícolas móveis [Internet]. 2011 ;[citado 2024 ago. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-28112011-233750/ - Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura
- Processamento de imagens como soluções práticas ao agronegócio
- Aplicativo ajuda a identificar doença no gado leiteiro: estudantes da USP em Pirassununga estão desenvolvendo tecnologia para o combate à mastite [Depoimento a Rafael Castino]
- Aplicativo ajuda detectar doenças em plantas: criado por estudantes da USP Pirassununga, tecnologia é baseada em análise de imagens [Depoimento a Carina Brito]
- Curso de Engenharia de Biossistemas da USP traz inovação e tecnologia ao campo: curso introduzido no Brasil pela Universidade forma profissionais para criar sistemas mais produtivos e sustentáveis na agropecuária [Depoimento a Roberta Vassallo]
- Computer vision techniques applied to natural scenes recognition and autonomous locomotion of agricultural mobile robots
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
