Reconstrução 3D não rígida de plantas no cultivo agrícola a partir de imagens de campo

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dc.contributor.advisorSilva, Leandro Augusto da
dc.contributor.authorSampaio, Gustavo Scalabrini
dc.date.accessioned2022-03-10T12:44:22Z
dc.date.available2022-03-10T12:44:22Z
dc.date.issued2022-02-10
dc.description.abstractDevido ao aumento da demanda por produtos agrícolas e da qualidade dos produtos cultivados, cada vez mais tecnologias fazem parte dos processos no campo. A introdução da robótica na agricultura agilizou atividades como semeadura e colheita, tornando a safra mais produtiva e rentável. Os processos de acompanhamento automático do crescimento da plantação começam a ser explorados com o objetivo de reduzir a carga de trabalho humano e utilizar recursos, como água e pesticidas, de maneira mais eficiente. Nesse contexto, a reconstrução 3D de plantas tem papel fundamental, uma vez que possibilita a criação de modelos precisos para fins de fenotipagem. No entanto, por estar em sua fase inicial, trabalhos que tratam desse tema são limitados à reconstrução de objetos rígidos, não considerando fatores do campo que causam a movimentação das plantas, como vento e chuva. Essa limitação motivou a proposição e o desenvolvimento de um sistema capaz de reconstruir plantas em cenas não rígidas. Assim, este trabalho apresenta os materiais, métodos e técnicas para o desenvolvimento desse sistema, o qual, a partir de vídeos RGB-D e dados de sensores coletados em campo por um robô, tem por objetivo gerar modelos precisos de plantas de forma não rígida. Além de uma técnica inédita para a remoção do plano de fundo dos dados de profundidade, são apresentadas técnicas para o tratamento das nuvens de pontos, geração de superfícies e deformação do modelo, selecionadas a partir da análise de diversos trabalhos de reconstrução 3D. Como saída, são criados modelos 3D com dados acumulados ao longo do tempo, coloridos com referência aos dados dos sensores. Testes apontaram resultados promissores. O sistema se mostrou capaz de reconstruir modelos 3D das plantas em contextos diferentes; desde plantas no início do seu ciclo de vida até plantas adultas. Os dados dos sensores se mostraram relevantes, permitindo a identificação das condições ambientais da plantação. Por fim, espera-se que o sistema possa ser aplicado para geração de insumos para processos de fenotipagem, possibilitando análises estruturais das plantas e do meio ao qual estão inseridas.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nívelpt_BR
dc.description.sponsorshipIPM - Instituto Presbiteriano Mackenziept_BR
dc.description.sponsorshipMackPesquisa - Fundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28844
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectreconstrução 3Dpt_BR
dc.subjectvisão computacionalpt_BR
dc.subjectrobóticapt_BR
dc.subjectagriculturapt_BR
dc.titleReconstrução 3D não rígida de plantas no cultivo agrícola a partir de imagens de campopt_BR
dc.typeTesept_BR
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1396385111251741pt_BR
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-8671-3102pt_BR
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6516369977507577pt_BR
local.contributor.authorOrcidhttps://orcid.org/0000-0003-1150-5584pt_BR
local.contributor.board1Menezes, Mario Olimpio de
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4882949829423994pt_BR
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0263-3541pt_BR
local.contributor.board2Thomaz, Carlos Eduardo
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1787052168477889pt_BR
local.contributor.board2Orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5566-1963pt_BR
local.contributor.board3Pamboukian, Sergio Vicente Denser
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4714240398706670pt_BR
local.contributor.board3Orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4526-5056pt_BR
local.contributor.board4Kitani, Edson Caoru
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/6731656353508097pt_BR
local.description.abstractenDue to the increased demand for agricultural products and the quality of cultivated products,more and more Technologies are part of the processes in the field.Theintroduction of robotics in agriculture has speeded up activities such as seeding and harvesting, making the crop more productive and profitable. The automatic monitoring of plantation growth begin to be explored with the aim of reducing the human workload and using resources, such as water and pesticides, more efficiently. In this context, the 3D plants reconstruction plays a fundamental role, since it allows the creation of accurate models for phenotyping purposes. However, because it is in its initial phase, works that deal with this theme are limited to the reconstruction of rigid objects, not considering factors in the field that cause the plant movements, such as wind and rain. This limitation motivated the proposition and the development of a system capable of reconstructing plants in non-rigid scenes. Thus, this work presents the materials, methods and techniques for the development of this system, which, from RGB-D videos and sensor data collected in the field by a robot, aims to generate accurate models of plants in a non-rigid way. In addition to a novel technique for background removal of the depth data, techniques for point cloud treatment, surface reconstruction and model deformation are presented, selected from the analysis of several 3D reconstruction works. As output, 3D models are created with data accumulated over time, colored with reference to the sensors data. Tests showed promising results. The system was able to reconstruct 3D plants models in different contexts; from plants at the beginning of their life cycle to adult plants. The sensor data proved to be relevant, allowing the environmental conditions identification of the plantation. Finally, it is expected that the system can be applied for generate inputs for phenotyping processes, enabling structural analysis of the plants and the environment in which they are inserted.pt_BR
local.keywords3D reconstructionpt_BR
local.keywordscomputer visionpt_BR
local.keywordsroboticspt_BR
local.keywordsagriculturept_BR
local.publisher.departmentEscola de Engenharia Mackenzie (EE)pt_BR
local.publisher.programEngenharia Elétrica e Computaçãopt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
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