Detecção e seguimento de objectos em imagens termográficas: análise experimental de modelos de descrição

A instalação de sistemas de videovigilância, no interior ou exterior, em locais como aeroportos, centros comerciais, escritórios, edifícios estatais, bases militares ou casas privadas tem o intuito de auxiliar na tarefa de monitorização do local contra eventuais intrusos. Com estes sistemas é possível realizar a detecção e o seguimento das pessoas que se encontram no ambiente local, tornando a monitorização mais eficiente. Neste contexto, as imagens típicas (imagem natural e imagem infravermelha) são utilizadas para extrair informação dos objectos detectados e que irão ser seguidos. Contudo, as imagens convencionais são afectadas por condições ambientais adversas como o nível de luminosidade existente no local (luzes muito fortes ou escuridão total), a presença de chuva, de nevoeiro ou de fumo que dificultam a tarefa de monitorização das pessoas. Deste modo, tornou‐se necessário realizar estudos e apresentar soluções que aumentem a eficácia dos sistemas de videovigilância quando sujeitos a condições ambientais adversas, ou seja, em ambientes não controlados, sendo uma das soluções a utilização de imagens termográficas nos sistemas de videovigilância. Neste documento são apresentadas algumas das características das câmaras e imagens termográficas, assim como uma caracterização de cenários de vigilância. Em seguida, são apresentados resultados provenientes de um algoritmo que permite realizar a segmentação de pessoas utilizando imagens termográficas. O maior foco desta dissertação foi na análise dos modelos de descrição (Histograma de Cor, HOG, SIFT, SURF) para determinar o desempenho dos modelos em três casos: distinguir entre uma pessoa e um carro; distinguir entre duas pessoas distintas e determinar que é a mesma pessoa ao longo de uma sequência. De uma forma sucinta pretendeu‐se, com este estudo, contribuir para uma melhoria dos algoritmos de detecção e seguimento de objectos em sequências de vídeo de imagens termográficas. No final, através de uma análise dos resultados provenientes dos modelos de descrição, serão retiradas conclusões que servirão de indicação sobre qual o modelo que melhor permite discriminar entre objectos nas imagens termográficas.

Forest fire detection with a small fixed wing autonomous aerial vehicle

In this work a forest fire detection solution using small autonomous aerial vehicles is proposed. The FALCOS unmanned aerial vehicle developed for remote-monitoring purposes is described. This is a small size UAV with onboard vision processing and autonomous flight capabilities. A set of custom developed navigation sensors was developed for the vehicle. Fire detection is performed through the use of low cost digital cameras and near-infrared sensors. Test results for navigation and ignition detection in real scenario are presented.

Determination of total petroleum hydrocarbons in soil from different locations using infrared spectrophotometry and gas chromatography

Total petroleum hydrocarbons (TPH) are important environmental contaminants which are toxic to human and environmental receptors. Several analytical methods have been used to quantify TPH levels in contaminated soils, specifically through infrared spectrometry (IR) and gas chromatography (GC). Despite being two of the most used techniques, some issues remain that have been inadequately studied: a) applicability of both techniques to soils contaminated with two distinct types of fuel (petrol and diesel), b) influence of the soil natural organic matter content on the results achieved by various analytical methods, and c) evaluation of the performance of both techniques in analyses of soils with different levels of contamination (presumably non-contaminated and potentially contaminated). The main objectives of this work were to answer these questions and to provide more complete information about the potentials and limitations of GC and IR techniques. The results led us to the following conclusions: a) IR analysis of soils contaminated with petrol is not suitable due to volatilisation losses, b) there is a significant influence of organic matter in IR analysis, and c) both techniques demonstrated the capacity to accurately quantify TPH in soils, irrespective of their contamination levels.