Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo (2023)
- Authors:
- Autor USP: VIANA JUNIOR, ARNALDO ALVES - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PCS
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; CABOS ELÉTRICOS
- Language: Português
- Abstract: Small Unmanned Aircraft Systems (sUAS) autônomos são o novo modal para serviços de logística, transporte de mercadorias e segurança urbana por se tratar de veículos voadores pequenos, ágeis e com custo acessível. Contudo, o seu uso em grandes centros urbanos passa por diversos desafios, como a correta detecção de elementos presentes no ambiente percorrido, dentre eles os fios e cabos elétricos que ficam visíveis nos postes das ruas, que são difíceis de serem detectados por se tratar de segmentos longos e finos, gerando pouco contraste com a paisagem de fundo, representando um potencial risco de acidente que pode resultar em danos materiais e/ou à segurança das pessoas em caso de colisão. O momento crítico para colisão com esses elementos acontece durante a aproximação para pouso e decolagem, quando o sUAS está em baixa altitude e próximo ao solo. Uma forma de mitigar acidentes e tornar o uso de UASs mais seguro é por meio da correta detecção destes fios e cabos elétricos, podendo ser com o uso da câmera que está embarcada nos sUAS. A proposta deste trabalho é realizar a segmentação semântica de fios e cabos elétricos por meio de técnicas de visão computacional e aprendizagem profunda, abrangendo tanto imagens estáticas quanto vídeos. Foi implementada uma rede de aprendizado profundo chamada U-Net customizada e o seu treinamento com um dataset específico de fios e cabos elétricos em ambiente urbano com o intuito de realizar a segmentação semântica nas imagens estáticas e nos vídeos. Os resultados obtidos demonstram que a arquitetura personalizada da U-Net é capaz de identificar e segmentar com eficácia fios e cabos elétricos em imagens de ambientes urbanos, contribuindo para a melhoria na performance dos sistemas de detecção e desvio (DAA) e aumentando a segurança no uso desUAS em áreas urbanas densas, durante os momentos críticos de aproximação para pouso e na decolagem. Com esta pesquisa, espera-se contribuir para o sistema DAA de UASs, visando a uma utilização segura dessas aeronaves no espaço aéreo de baixa altitude e fora da linha de visada em ambientes urbanos.
- Imprenta:
- Data da defesa: 24.07.2023
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ABNT
VIANA JÚNIOR, Arnaldo Alves. Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24012024-085011/pt-br.php. Acesso em: 26 jan. 2026. -
APA
Viana Júnior, A. A. (2023). Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24012024-085011/pt-br.php -
NLM
Viana Júnior AA. Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24012024-085011/pt-br.php -
Vancouver
Viana Júnior AA. Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24012024-085011/pt-br.php
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