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Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo.

Júnior, Arnaldo Alves Viana

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2023-07-24

Acesso online

  • Título:
    Segmentação de fios e cabos elétricos em imagens obtidas utilizando small-uas por meio de aprendizado profundo.
  • Autor: Júnior, Arnaldo Alves Viana
  • Orientador: Cugnasca, Paulo Sergio
  • Assuntos: Cabos Elétricos; Rede Neural Artificial; Sistemas Computacionais; Visão Computacional; Deep Learning; Detect And Avoid; Image Segmentation; Power Lines; Uas
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Programa Engenharia Elétrica
  • Descrição: 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 de sUAS 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.
  • DOI: 10.11606/D.3.2023.tde-24012024-085011
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
  • Data de criação/publicação: 2023-07-24
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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