Towards Collection of Smart City Data for Cloud Storage Using UAVs

The article describes the methodology and process of collecting smart city data using drones for cities that do not have a sufficiently developed infrastructure. For storage and subsequent analysis of data, a cloud server is required; TUC DriveCloud is presented as an example of such a server in the article. Traffic analysis and building inspection are described as examples of drone data collection tasks. The advantages and disadvantages of collecting data using a thermal imaging camera are also discussed using the example of the problem of detecting and tracking the movement of people

Detecção e Rastreamento de Veículos em Movimento para Automóveis Robóticos Autônomos

Neste trabalho, foi investigado o problema de detecção e rastreamento de objetos em movimento (detection and tracking of moving objects - DATMO) para automóveis robóticos autônomos. DATMO envolve a detecção de objetos em movimento no ambiente ao redor do robô e a estimativa do estado (e.g., posição, orientação e velocidade) dos objetos ao longo do tempo. O robô precisa estimar o estado de cada objeto ao longo do tempo, de forma que possa predizer o estado destes objetos alguns segundos mais tarde para fins de mapeamento, localização e navegação. Foram estudadas várias abordagens para a solução deste problema e foi proposto um sistema de detecção e rastreamento de múltiplos veículos em movimento no ambiente ao redor do automóvel robótico autônomo usando um sensor Light Detection and Ranging (LIDAR) 3D. O sistema proposto opera em três etapas: segmentação, associação e rastreamento. A cada varredura do sensor, após a conversão dos dados do sensor em uma nuvem de pontos 3D, na etapa de segmentação os pontos associados ao plano do solo são removidos; a nuvem de pontos é segmentada em agrupamentos de pontos 3D usando a distância Euclidiana, sendo que cada agrupamento representa um objeto no ambiente ao redor do automóvel robótico; nesta etapa os agrupamentos relacionados a meio-fios são também removidos. Na etapa de associação, os objetos observados na varredura atual do sensor são associados aos mesmos objetos observados na varredura anterior usando o algoritmo do vizinho mais próximo (nearest neighbor). Finalmente, na etapa de rastreamento, o estado (posição, orientação e velocidade) dos objetos é estimado usando um filtro de partículas. Os objetos com velocidade acima de um determinado limiar são considerados veículos em movimento. O desempenho do sistema de DATMO proposto foi avaliado usando dados de um sensor LIDAR 3D, além de dados de outros sensores, coletados ao longo de uma volta pelo anel viário do campus da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES). Os resultados experimentais mostraram que o sistema de DATMO proposto foi capaz de detectar e rastrear com bom desempenho múltiplos veículos em movimento