Metodología de desarrollo de técnicas de agrupamiento de datos usando aprendizaje automático

Context: Today, the usage of large amounts of data acquired from various electronic, optical, or other measurement devices and equipment brings the problem of data analysis at the time of extracting the aimed information from the acquired samples. Where to correctly group the data is necessary to obtain relevant and accurate information to evidence the physical phenomenon that you want to address. Methodology: The work presents the development and evolution of a five-stage methodology for the development of a data grouping technique, using machine learning techniques and artificial intelligence. It consists of five phases called analysis, design, development, evaluation, and distribution, using open-source standards, and based on unified languages for the interpretation of software in engineering. Results: The validation of the methodology was developed through the creation of two data analysis methods, with an average execution time of 20 weeks, obtaining precision values 40% and 29% higher with the classic data grouping algorithms of k-means and fuzzy cmeans. Additionally, there is a massive experimentation methodology on automated unit tests, which managed to group, label, and validate 3.6 million samples accumulated in the total of 100 group runs of 900 samples in approximately 2 hours. Conclusions: Finally, with the results of the research was determined that the methodology intends to guide the systematic development in specific problems in quantitative databases, such as the channel parameters in a communication system or the segmentation of images using the RGB values of the pixels. Even when software is developed both hardware, the execution will be more versatile than in cases with theoretical applications.Contexto: Hoy en día, el uso de grandes cantidades de datos adquiridos desde diversos dispositivos y equipos electrónicos, ópticos u otra tecnología de medición, generan un problema de análisis de datos en el momento de extraer la información de interés desde las muestras adquiridas. En ellos, agrupar correctamente los datos es necesario para obtener información relevante y precisa para evidenciar el fenómeno físico que se desea abordar. Metodología: El trabajo presenta la evolución de una metodología de cinco etapas para el desarrollo de una técnica de agrupamiento de datos, a través de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esta se compone de cinco fases denominadas análisis, diseño, desarrollo, evaluación y distribución, con estándares de código abierto y fundamentadas en los lenguajes unificados para la interpretación del software en ingeniería. Resultados: La validación de la metodología se ha desarrollado mediante la creación de dos métodos de análisis de datos, con un tiempo de ejecución promedio de 20 semanas, obteniendo valores de precisión 40 % y 29 % superiores con los algoritmos clásicos de agrupamiento de datos de k-means y fuzzy c-means. Adicionalmente, se encuentra una metodología de experimentación masiva sobre pruebas unitarias automatizadas, las cuales lograron agrupar, etiquetar y validar 3,6 millones de muestras, acumulado un total de 100 ejecuciones de grupos de 900 muestras, en aproximadamente 2 horas. Conclusiones: Con los resultados de la investigación se ha determinado que la metodología pretende orientar el desarrollo sistemático de técnicas de agrupamiento de datos, en problemas específicos para bases integradas por muestras con atributos cuantitativos, como los casos de parámetros de canal en un sistema de comunicaciones o la segmentación de imágenes usando los valoras RGB de los pixeles; incluso, cuando se desarrolla software y hardware, la ejecución será más versátil que en casos con aplicaciones teóricas

Estratégias para aumentar a robustez de estimação de posição geográfica em VANTs através de imagens

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-12T19:16:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao.pdf: 200688913 bytes, checksum: 8e1ca2d0dce36684fbce7af0b26081c9 (MD5) Previous issue date: 9Nesta dissertação são propostas distintas abordagens para melhorar o processo de estimação de posição geográfica através de imagens capturadas por VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados). Em primeiro lugar, visando fazer mais robusta a navegação autônoma destas aeronaves sem a necessidade de utilizar o sinal do GPS (Global Position System), duas novas abordagens de casamento de imagens e com baixo tempo de processamento foram desenvolvidas. A primeira utiliza um extrator de bordas canny adaptativo e a segunda utiliza limiarização. Com essas técnicas é possível dar solução aos problemas de sobrestimação de bordas e de inclusão de ruído que afetam a comparação das imagens e, consequentemente, a estimação de posição. Em segundo lugar, duas abordagens foram desenvolvidas para fazer correção de distorção projetiva, ajuste de escala, rotação e translação em imagens aéreas capturadas por VANTs quando a posição da câmera não é perpendicular a Terra. A primeira delas é uma técnica que toma como base o conhecimento prévio dos ângulos de inclinação do VANT, fornecidos pelos sensores inerciais da aeronave para obter a matriz homográfica e corrigir a imagem. Estes ángulos compõem os parâmetros de rotação da matriz homogrâfica, que é também composta por outras matrizes concatenadas que representamparâmetros intrínsecos da câmera e de translação na imagem. A segunda abordagem apresenta uma robusta correção de distorção projetiva e espectral nas imagens aéreas. Esta técnica baseia-se no casamento de pontos característicos extraídos entre a imagemcapturada pelo VANT e a imagem georeferenciada, utilizando os algoritmos SURF e MSAC para estimar os parâmetros que compõem a matriz homográfica e, desta forma, corrigir a imagem. A avaliação das abordagens propostas leva a consideração diferentes tipos de terreno(vegetação, urbano e rodovia) na aplicação dos testes. Também, é considerada a avaliação com imagens de diferentes sensores com distorção de perspectiva, escala, rotação e translação. As métricas de avaliação foram o erro da distância média na estimação de posição e tempo de processamento. Para a correção de distorção de persipectiva métricas como, o número de pontos característicos extraídos em cada uma das imagens, o número de casamentos estimados entre imagens, eficiência, recall, precisão e o tempo de processamento foram considerados. Os resultados obtidos ao longo dos diferentes testes aplicados nas técnicas são promissórios, apresentam baixo tempo deprocessamento e indicam que podem ser usadas em condições reais de voo.In this thesis, different approaches to improve the geographical position estimation process through UAV (Unmanned Aerial Vehicles) images are proposed. In first place, two new template matching approaches with low processing time were developed aiming to make a more robust autonomous navigation of the aircrafts without the need to useGPS (Global Position System) signal. The first uses an adaptive Canny edge detector and the second one uses thresholding. With these techniques, it is possible to solve the edge overestimation and the noise inclusion that affect the image comparison and, consequently, the position estimation. In second place, two approaches to correct projective distortion, scale adjustment, rotation and translation in UAV images were developed when the camera position is not perpendicular to earth. The first of them is a technique that uses the (previous) knowledge of UAV tilt angles provided by the aircraft inertial sensors to obtain the homographic matrix and correct the image. These angles compose the rotationparameters of the homographic matrix that is also composed by other concatenated matrices that representing the camera intrinsic parameters and the image translation. The second approach presents a robust correction of projective and spectral distortions in images captured by UAVs. This technique is based in the keypoints matching extractedbetween the UAV image and the georeferenced one. It also uses the SURF and MSAC algorithms in order to estimate the parameters that compose the homographic matrix and, thus, the image is corrected.The evaluation of the proposed approaches considered different land types (forest, urban and highway) in the tests application. Also, the evaluation with images obtained from different sensors with distortion of perspective, scale, rotation, and translation is considered. The evaluation metrics were the mean distance error in the position estimation and the processing time. Now, for the perspective distortion correction, metrics like the keypoints number extracted on each image, the estimated matching number between images, efficiency, recall, precision and processing time were consideiii red. The obtained results throughout the different tests applied in the techniques are promissory, have low processing time and indicate that they can be used in real flight conditions

Combined weightless neural network FPGA architecture for deforestation surveillance and visual navigation of UAVs.

This work presents a combined weightless neural network architecture for deforestation surveillance and visual navigation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Binary images, which are required for position estimation and UAV navigation, are provided by the deforestation surveillance circuit. Learned models are evaluated in a real UAV flight over a green countryside area, while deforestation surveillance is assessed with an Amazon forest benchmarking image data. Small utilization percentage of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) allows for a higher degree of parallelization and block processing of larger regions of input images