QUANTIFICAÇÃO E GEORREFERENCIAMENTO SEMIAUTOMÁTICO DE ÁRVORES URBANAS

O inventário de árvores urbanas é importante para o conhecimento das espécies existentes e a geolocalização contribui para uma gestão eficiente. Diversas técnicas para a realização de tal inventário são apresentadas na literatura e a produtividade e desempenho são os mais diversos possíveis. Muitos trabalhos na literatura nacional realizam uma amostragem para fazer inferência sobre a população das espécies em um município, para se reduzir o tempo de levantamento e consequentemente os custos. Nesse trabalho, é apresentada uma metodologia inovadora para a produção de dados para a realização do inventário, que consiste em uma unidade de mapeamento móvel, um conjunto de câmaras e sensores GNSS para o georreferenciamento semiautomático dos indivíduos presentes nas ruas e avenidas da mancha urbana da cidade de Monte Carmelo – MG. Todos os indivíduos presentes nas vias foram georreferenciados, totalizando 7337 árvores e em um tempo de produção (aproximadamente 100 horas) consideravelmente baixo, quando comparado com outras técnicas de levantamento. Em trabalhos futuros, pretende-se cadastrar as espécies, altura, condições de saúde e disponibilizar os dados em um sigweb

Parallel processing applied to image mosaic generation

The automatic construction of large mosaics obtained from high resolution digital images is an area of great importance, with applications in different areas. In agriculture, the requirements of cartographic accuracy of mosaics of annual or perennial crops are not so high, but the speed in obtaining them is the most critical factor. The efficiency in decision making is related to the obtaining faster and more accurate information, especially in the control of pests, diseases or fire control. This project proposes a methodology based on SIFT Transform and parallel processing to build mosaics automatically, using high resolution agricultural aerial images. Build mosaics with high resolution images requires high computational effort for processing them. To treat the problem of computational effort, the standard OpenMP of parallel processing was used to accelerate the process and results are presented for a computer with 2, 4 and 8 threads

ALGORITMO PARA A DETECÇÃO DE ÁRVORES URBANAS A PARTIR DE IMAGENS 360

Trees are indispensable to human life, they absorb carbon dioxide and release oxygen, help moderate temperature, protect ecosystems, and reduce erosion. The manual identification of trees on public roads requires expense and time for recording and managing the data collected, since urban regions can be very large. We developed in this paper a method for the trees recognition and identification in urban areas from a 360 video. A YOLO neural network was trained to detect the trees from frames of the equirectangular video (360 images). We used Computer Vision techniques with the OpenCV library to develop algorithms to segment the regions that fit the detected trees in the rectilinear field of view (gnomonic projection), in order to verify if the trees are on the sidewalks. The results obtained showed around 80% success in detecting trees using YOLO, and an accuracy of 71% in the algorithm that checks if the trees are on the sidewalk.As árvores são indispensáveis à vida humana, elas absorvem dióxido de carbono e liberam oxigênio, ajudam a temperatura moderada, protegem os ecossistemas e reduzem a erosão. A identificação manual de árvores em vias públicas necessita de gastos e tempo para o registro e administração dos dados coletados, visto que as regiões urbanas podem ser muito amplas. Neste trabalho foi desenvolvido um método para o reconhecimento e a identificação de árvores em regiões urbanas a partir de um vídeo 360. Uma rede neural YOLO foi treinada para detectar as árvores nos quadros do vídeo equiretangular (imagens 360). Foram utilizadas técnicas de Visão Computacional com o auxílio da biblioteca OpenCV no desenvolvimento de algoritmos para segmentar as regiões que enquadram a as árvores detectadas no campo de visão retilínea (projeção gnomônica), com o propósito de verificar se as árvores estão nas calçadas. Os resultados obtidos apresentaram em torno de 80% de acerto na detecção de árvores usando a YOLO, e uma precisão de 71% no algoritmo que verifica se as árvores estão na calçada

Explorando caminhos de mínima informação em grafos para problemas de classificação supervisionada

Classification is a very important step in pattern recognition, as it aims to categorize objects from a set of inherent features, through its labeling. This process can be supervised, when there is a sample set of labeled training classes, semi-supervised, when the number of labeled samples is limited or nearly inexistent, or unsupervised, where there are no labeled samples. This project proposes to explore minimum information paths in graphs for classification problems, through the definition of a supervised, non-parametric, graph-based classification method, by means of a contextual approach. This method proposes to construct a graph from a set of training samples, where the samples are represented by vertices and the edges are links between samples that belongs to a neighborhood system. From the graph construction, the method calculates the local observed Fisher information, a measurement based on the Potts model, for all vertices, identifying the amount of information that each sample has. Generally, different class vertices when connected by an edge, have a high information level. After that, it is necessary to weight the edges by means of a function that penalizes connecting vertices with high information. During this process, it is possible to identify and select high information vertices, which will be chosen to be prototype vertices, namely, the nodes that define the classes boundaries. After the definition, the method proposes that each prototype sample conquer the remaining samples by offering the shortest path in terms of information, so that when a sample is conquered it receives the label of the winning prototype, occurring the classification. To evaluate the proposed method, statistical methods to estimate the error rates, such as Hold-out, K-fold and Leave-One- Out Cross-Validation will be considered. The obtained results indicate that the method can be a viable alternative to the existing classification techniques.Financiadora de Estudos e ProjetosA classificação é uma etapa muito importante em reconhecimento de padrões, pois ela tem o objetivo de categorizar objetos a partir de um conjunto de características inerentes a ele, atribuindo-lhe um rótulo. Esse processo de classificação pode ser supervisionado, quando existe um conjunto de amostras de treinamento rotuladas que representam satisfatoriamente as classes, semi-supervisionado, quando o conjunto de amostras é limitado ou quase inexistente, ou não-supervisionado, quando não existem amostras rotuladas. Este trabalho propõe explorar caminhos de mínima informação em grafos para problemas de classificação, por meio da criação de um método de classificação supervisionado, não paramétrico, baseado em grafos, seguindo uma abordagem contextual. Esse método propõe a construção de um grafo a partir do conjunto de amostras de treinamento, onde as amostras serão representadas pelos vértices e as arestas serão as ligações entre amostras pertencentes a uma relação de adjacência. A partir da construção do grafo o método faz o calculo da informação de Fisher Local Observada, uma medida baseada no modelo de Potts, para todos os vértices, identificando o grau de informação que cada um possui. Geralmente vértices de classes distintas quando conectados por uma aresta possuem alta informação (bordas). Feito o calculo da informação, é necessário ponderar as arestas por meio de uma função que penaliza a ligação de vértices com alta informação. Enquanto as arestas são ponderadas é possível identificar e selecionar vértices altamente informativos os quais serão escolhidos para serem vértices protótipos, ou seja, os vértices que definem a região de borda. Depois de ponderadas as arestas e definidos os protótipos, o método propõe que cada protótipo conquiste as amostras oferecendo o menor caminho até ele, de modo que quando uma amostra é conquistada ela receba o rótulo do protótipo que a conquistou, ocorrendo a classificação. Para avaliar o método serão utilizados métodos estatísticos para estimar as taxas de acertos, como K-fold, Hold-out e Leave-one-out Cross- Validation. Os resultados obtidos indicam que o método pode ser um uma alternativa viável as técnicas de classificação existentes

ALGORITMOS PARA CONSTRUÇÃO DE PANORAMA DE IMAGENS 360 E VISUALIZAÇÃO

This paper presents a methodology for the construction of mosaic images to form 360 panorama and an application for viewing. We used the SIFT and RANSAC algorithms commonly found in the literature for matching images. The algorithms for projection, adjustment of images and Blend for smoothing the joints were implemented in this paper using the OpenCV Computer Vision library. The methodology of this research techniques were applied to reduce the distortions caused in the joints of successive images, as well as increase the quality of the final panorama and get better performance. The viewer application developed in C# shows the 360 image resulting from images stitching into a cylinder with the point of view inside. The results of the experiments performed using the proposed technique has proved satisfactory, the mosaic formed by the joining of multiple pictures suffers little distortion, however, these distortions do not interfere with the final formation of the panorama 360, which provides good visual quality