Segmentação de superfícies em imagens de profundidade em ambientes fechados
| dc.contributor.advisor | Marengoni, Maurício | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1974791787566027 | por |
| dc.contributor.author | Lima, Victor Cangelosi de | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3522020868456731 | por |
| dc.date.accessioned | 2021-12-18T21:44:23Z | |
| dc.date.available | 2021-12-18T21:44:23Z | |
| dc.date.issued | 2020-11-19 | |
| dc.description.abstract | Com o desenvolvimento contínuo de dispositivos e maior poder de processamento, nota-se uma maior quantidade de tecnologias tanto para ajudar na rotina das pessoas como aos que precisam dela, não apenas tornando mais fáceis determinadas tarefas, mas tornando-as possíveis. Tecnologias Assistivas combinadas _as técnicas de visão Computacional têm relevância importante para auxiliar a navegação de clientes visuais, permitindo a inclusão social e segurança. O avanço em seu desenvolvimento depende principalmente da participação e comprometimento do governo, da indústria, institutos de pesquisa e da academia. Este trabalho visa, a partir de imagens de profundidade, segmentar objetos e detectar caminhos livres em imagens de ambientes fechados, simulando assim os desafios encontrados por deficientes visuais quando estão em um quarto de hotel, ou sala, que lhe sejam desconhecidos. Como base do sistema de técnicas e ferramentas de visão computacional, como _filtro bilateral para redução de ruídos, foram utilizadas também _a álgebra linear para localização de planos e a replicação da imagem para um grafo no intuito de reduzir reprocessos, reduzindo tempo de processamento em até 50% quando comparado com outros métodos como RANSAC ou detecção de bordas, e ainda mantendo a acurácia de 95% em diferentes cenários: sem corredores livres, corredores com obstáculos, trajetos com degraus e passagens totalmente obstáculo. Uma vez o cenário particionado as informações obtidas podem ser utilizadas posteriormente para navegação, encontrando caminhos livres e notificando ao usuário a existência de obstáculos. | por |
| dc.description.abstract | With the continued development of devices and greater processing power, a greater amount of technologies can be noticed, both to help in the routine of people as well as those who need it, not only making certain tasks easier, but making them possible. Combined Assistive Technologies _Computer vision techniques have an important relevance to assist the navigation of visual customers, allowing social inclusion and security. Progress in its development depends mainly on the participation and commitment of the government, industry, research institutes and academia. This work aims, from depth images, to segment objects and detect free paths in images of closed environments, thus simulating the challenges faced by the visually impaired when they are in a hotel room, or living room, that are unknown to them. As a basis for the system of computer vision techniques and tools, such as _ bilateral noise reduction filter, _ linear algebra was also used to locate planes and image replication for a graph in order to reduce reprocesses, reducing processing time by up to 50% when compared to other methods such as RANSAC or edge detection, and still maintaining the accuracy of 95% in different scenarios: without free corridors, corridors with obstacles, paths with steps and passages totally obstacle. Once the scenario is partitioned, the information obtained can be used later for navigation, finding free paths and notifying the user of the existence of obstacles. | eng |
| dc.format | application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document | * |
| dc.identifier.citation | LIMA, Victor Cangelosi de. Segmentação de superfícies em imagens de profundidade em ambientes fechados. 2020. 54 f.. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2020 | por |
| dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28607 | |
| dc.keywords | segmentation, | eng |
| dc.keywords | depth map | eng |
| dc.keywords | rgb-d | por |
| dc.keywords | navigation | por |
| dc.keywords | visually impaired | por |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | segmentação | por |
| dc.subject | imagem de profundidade | por |
| dc.subject | rgb-d | por |
| dc.subject | deficiente visual. | por |
| dc.subject | navegação | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | por |
| dc.title | Segmentação de superfícies em imagens de profundidade em ambientes fechados | por |
| dc.type | Dissertação | por |
| local.contributor.board1 | Silva, Leandro Augusto da | |
| local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1396385111251741 | por |
| local.contributor.board2 | Bevilacqua, Joyce da Silva | |
| local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/6419833437574297 | por |
| local.publisher.country | Brasil | por |
| local.publisher.department | Escola de Engenharia Mackenzie (EE) | por |
| local.publisher.initials | UPM | por |
| local.publisher.program | Engenharia Elétrica | por |