6D Visual Odometry with Dense Probabilistic Egomotion Estimation

Proceedings of the International Conference on Computer Vision Theory and Applications, 361-365, 2013, Barcelona, Spain

Probabilistic Egomotion for Stereo Visual Odometry

We present a novel approach of Stereo Visual Odometry for vehicles equipped with calibrated stereo cameras. We combine a dense probabilistic 5D egomotion estimation method with a sparse keypoint based stereo approach to provide high quality estimates of vehicle’s angular and linear velocities. To validate our approach, we perform two sets of experiments with a well known benchmarking dataset. First, we assess the quality of the raw velocity estimates in comparison to classical pose estimation algorithms. Second, we added to our method’s instantaneous velocity estimates a Kalman Filter and compare its performance with a well known open source stereo Visual Odometry library. The presented results compare favorably with state-of-the-art approaches, mainly in the estimation of the angular velocities, where significant improvements are achieved.

Probabilistic Stereo Egomotion Transform

In this paper we propose a novel fully probabilistic solution to the stereo egomotion estimation problem. We extend the notion of probabilistic correspondence to the stereo case which allow us to compute the whole 6D motion information in a probabilistic way. We compare the developed approach against other known state-of-the-art methods for stereo egomotion estimation, and the obtained results compare favorably both for the linear and angular velocities estimation.

Maturity models in the hospital information systems management initial research

Os modelos de maturidade são instrumentos facilitadores da gestão das organizações, incluindo a gestão da sua função sistemas de informação, não sendo exceção as organizações hospitalares. Neste artigo apresenta-se uma investigação inicial que visa o desenvolvimento de um abrangente modelo de maturidade para a gestão dos sistemas de informação hospitalares. O desenvolvimento deste modelo justifica-se porque os modelos de maturidade atuais no domínio da gestão dos sistemas informação hospitalares ainda se encontram numa fase embrionária de desenvolvimento, sobretudo porque são pouco detalhados, não disponibilizam ferramentas para determinação da maturidade e não apresentam as características dos estágios de maturidade estruturadas por diferentes fatores de influência.

Otimização de um processo produtivo e formulação de um novo produto utilizando ferramentas estatísticas

Na tentativa de se otimizar o processo de fabrico associado a uma tinta base aquosa (TBA), para minimizar os desvios de viscosidade final verificados, e de desenvolver um novo adjuvante plastificante para betão, recorreu-se a métodos e ferramentas estatísticas para a concretização do projeto. Relativamente à TBA, procedeu-se numa primeira fase a um acompanhamento do processo de fabrico, a fim de se obter todos os dados mais relevantes que poderiam influenciar a viscosidade final da tinta. Através de uma análise de capacidade ao parâmetro viscosidade, verificou-se que esta não estava sempre dentro das especificações do cliente, sendo o cpk do processo inferior a 1. O acompanhamento do processo resultou na escolha de 4 fatores, que culminou na realização de um plano fatorial 24. Após a realização dos ensaios, efetuou-se uma análise de regressão a um modelo de primeira ordem, não tendo sido esta significativa, o que implicou a realização de mais 8 ensaios nos pontos axiais. Com arealização de uma regressão passo-a-passo, obteve-se uma aproximação viável a um modelo de segunda ordem, que culminou na obtenção dos melhores níveis para os 4 fatores que garantem que a resposta viscosidade se situa no ponto médio do intervalo de especificação (1400 mPa.s). Quanto ao adjuvante para betão, o objetivo é o uso de polímeros SIKA ao invés da matériaprima comum neste tipo de produtos, tendo em conta o custo final da formulação. Escolheram-se 3 fatores importantes na formulação do produto (mistura de polímeros, mistura de hidrocarbonetos e % de sólidos), que resultou numa matriz fatorial 23. Os ensaios foram realizados em triplicado, em pasta de cimento, um para cada tipo de cimento mais utilizado em Portugal. Ao efetuar-se a análise estatística de dados obtiveram-se modelos de primeira ordem para cada tipo de cimento. O processo de otimização consistiu em otimizar uma função custo associada à formulação, garantindo sempre uma resposta superior à observada pelo produto considerado padrão. Os resultados foram animadores uma vez que se obteve para os 3 tipos de cimentocustos abaixo do requerido e espalhamento acima do observado pelo padrão.

Real-Time Support in the Proposal for Fine-Grained Parallelism in Ada

Presented at Work in Progress Session, IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS 2015). 1 to 3, Dec, 2015. San Antonio, U.S.A..

Comparing the performance of geostatistical models with additional information from covariates for sewage plume characterization

In this work, kriging with covariates is used to model and map the spatial distribution of salinity measurements gathered by an autonomous underwater vehicle in a sea outfall monitoring campaign aiming to distinguish the effluent plume from the receiving waters and characterize its spatial variability in the vicinity of the discharge. Four different geostatistical linear models for salinity were assumed, where the distance to diffuser, the west-east positioning, and the south-north positioning were used as covariates. Sample variograms were fitted by the Mat`ern models using weighted least squares and maximum likelihood estimation methods as a way to detect eventual discrepancies. Typically, the maximum likelihood method estimated very low ranges which have limited the kriging process. So, at least for these data sets, weighted least squares showed to be the most appropriate estimation method for variogram fitting. The kriged maps show clearly the spatial variation of salinity, and it is possible to identify the effluent plume in the area studied. The results obtained show some guidelines for sewage monitoring if a geostatistical analysis of the data is in mind. It is important to treat properly the existence of anomalous values and to adopt a sampling strategy that includes transects parallel and perpendicular to the effluent dispersion.

Performance of state space and ARIMA models for consumer retail sales forecasting

Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.

O financiamento nas cooperativas

As cooperativas, enquanto entidades pertencentes ao setor da economia social, são organizações com características próprias e distintas das sociedades comerciais, destacando-se o seu escopo mutualístico e o caráter variável do seu capital social, por confronto com o escopo lucrativo e o princípio da conservação do capital social que caraterizam as sociedades. Estas especificidades das cooperativas condicionam a obtenção de meios de financiamento por parte destas. Em virtude do seu caráter variável, o capital social não representa uma garantia para os credores, pelo que serão as reservas, designadamente as reservas obrigatórias, que se apresentarão como o recurso financeiro de melhor qualidade na cooperativa. Nas cooperativas são identificáveis outros instrumentos financeiros, tais como: títulos de investimento e obrigações, os resultados provenientes das operações com terceiros, que são obrigatoriamente afetados a reservas irrepartíveis, os excedentes, os membros investidores, subsídios e benefícios fiscais. Para além da identificação das principais fontes de financiamento, foi ainda objeto de estudo repensar os instrumentos existentes e, eventualmente, a criação de novos instrumentos de financiamento nas cooperativas. Em termos metodológicos, a opção recaiu na conjugação de dois métodos: quantitativo e qualitativo. A técnica da investigação quantitativa selecionada para a recolha de dados, foi a base de dados, e para a investigação qualitativa as técnicas escolhidas foram a análise de conteúdo, a entrevista e o registo áudio. Os resultados da investigação confirmam a indispensabilidade de criação de novos instrumentos de financiamento para as cooperativas. Constatou-se a necessidade de modelos de financiamento que se adaptem à finalidade mutualista da cooperativa. Demonstrou-se que a principal fonte de financiamento são os recursos internos, sob forma de reservas.

Determinantes da escolha do modelo de revalorização na mensuração subsequente dos ativos fixos tangíveis em Portugal e no Brasil

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação da Professora Doutora Cláudia Maria Ferreira Pereira

Descoberta de Conhecimento em Dádivas de Sangue

Atualmente, são geradas enormes quantidades de dados que, na maior parte das vezes, não são devidamente analisados. Como tal, existe um fosso cada vez mais significativo entre os dados existentes e a quantidade de dados que é realmente analisada. Esta situação verifica-se com grande frequência na área da saúde. De forma a combater este problema foram criadas técnicas que permitem efetuar uma análise de grandes massas de dados, retirando padrões e conhecimento intrínseco dos dados. A área da saúde é um exemplo de uma área que cria enormes quantidades de dados diariamente, mas que na maior parte das vezes não é retirado conhecimento proveitoso dos mesmos. Este novo conhecimento poderia ajudar os profissionais de saúde a obter resposta para vários problemas. Esta dissertação pretende apresentar todo o processo de descoberta de conhecimento: análise dos dados, preparação dos dados, escolha dos atributos e dos algoritmos, aplicação de técnicas de mineração de dados (classificação, segmentação e regras de associação), escolha dos algoritmos (C5.0, CHAID, Kohonen, TwoSteps, K-means, Apriori) e avaliação dos modelos criados. O projeto baseia-se na metodologia CRISP-DM e foi desenvolvido com a ferramenta Clementine 12.0. O principal intuito deste projeto é retirar padrões e perfis de dadores que possam vir a contrair determinadas doenças (anemia, doenças renais, hepatite, entre outras) ou quais as doenças ou valores anormais de componentes sanguíneos que podem ser comuns entre os dadores.