A low cost one-camera optical tracking system for indoor wide-area augmented and virtual reality environments

In the last years the number of industrial applications for Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) environments has significantly increased. Optical tracking systems are an important component of AR/VR environments. In this work, a low cost optical tracking system with adequate attributes for professional use is proposed. The system works in infrared spectral region to reduce optical noise. A highspeed camera, equipped with daylight blocking filter and infrared flash strobes, transfers uncompressed grayscale images to a regular PC, where image pre-processing software and the PTrack tracking algorithm recognize a set of retro-reflective markers and extract its 3D position and orientation. Included in this work is a comprehensive research on image pre-processing and tracking algorithms. A testbed was built to perform accuracy and precision tests. Results show that the system reaches accuracy and precision levels slightly worse than but still comparable to professional systems. Due to its modularity, the system can be expanded by using several one-camera tracking modules linked by a sensor fusion algorithm, in order to obtain a larger working range. A setup with two modules was built and tested, resulting in performance similar to the stand-alone configuration.

Captura e visualização de video 3d em tempo real

Vídeos são dos principais meios de difusão de conhecimento, informação e entretenimento existentes. Todavia, apesar da boa qualidade e da boa aceitação do público, os vídeos atuais ainda restringem o espectador a um único ponto de vista. Atualmente, alguns estudos estão sendo desenvolvidos visando oferecer ao espectador maior liberdade para decidir de onde ele gostaria de assistir a cena. O tipo de vídeo a ser produzido por essas iniciativas tem sido chamado genericamente de vídeo 3D. Esse trabalho propõe uma arquitetura para captura e exibição de vídeos 3D em tempo real utilizando as informações de cor e profundidade da cena, capturadas para cada pixel de cada quadro do vídeo. A informação de profundidade pode ser obtida utilizando-se câmeras 3D, algoritmos de extração de disparidade a partir de estéreo, ou com auxílio de luz estruturada. A partir da informação de profundidade é possível calcular novos pontos de vista da cena utilizando um algoritmo de warping 3D. Devido a não disponibilidade de câmeras 3D durante a realização deste trabalho, a arquitetura proposta foi validada utilizando um ambiente sintético construído usando técnicas de computação gráfica. Este protótipo também foi utilizado para analisar diversos algoritmos de visão computacional que utilizam imagens estereoscópias para a extração da profundidade de cenas em tempo real. O uso de um ambiente controlado permitiu uma análise bastante criteriosa da qualidade dos mapas de profundidade produzidos por estes algoritmos, nos levando a concluir que eles ainda não são apropriados para uso de aplicações que necessitem da captura de vídeo 3D em tempo real.

Representações reduzidas por redes neurais com aprendizado local não-supervisionado sobre campos receptivos restritos

Algoritmos ótimos na extração de componentes principais com aprendizado não-supervisionado em redes neurais de múltiplos neurônios de saída são não-locais, ou seja, as modificações em uma dada sinapse entre dois neurônios dependem também da atividade de outros neurônios. Esta rede ótima extrairá as principais componentes dos dados e submetidos à sua primeira camada. As principais componentes são as projeções destes vetores nos autovalores máximos da matriz de correlação Gij = (eiej), onde a média (-) é sobre a distribuição de e. Existem fortes evidências indicando que sinapses biológicas só se modificam via regras locais, como por exemplo a regra de Hebb. Mas se aplicarmos regras locais numa rede com múltiplas saídas, todos os neurônios da saída serão equivalentes e darão respostas redundantes. A rede será bastante ineficiente. Um modo de contornar este problema é através da restrição dos campos receptivos dos neurônios de saída. Se cada neurônio acessar diferentes partes dos estímulos de entrada, a redundância diminui significativamente. Em contrapartida, ao mesmo tempo que a redundância diminui, também diminui a informação contida em cada neurônio; assim, devemos balancear os dois efeitos otimizando o campo receptivo. O valor ótimo, em geral, depende da natureza dos estímulos, sua estatística, e também do ruído intrínseco à rede. Objetivamos com este trabalho determinar a estrutura ótima de campos receptivos com aprendizado não-supervisionado para uma rede neural de uma camada em diversas condições medindo seu desempenho a partir de técnicas de reconstrução.

Localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia : uma metodologia baseada em redes neurais artificiais

O presente trabalho apresenta uma nova metodologia de localização de faltas em sistemas de distribuição de energia. O esquema proposto é capaz de obter uma estimativa precisa da localização tanto de faltas sólidas e lineares quanto de faltas de alta impedância. Esta última classe de faltas representa um grande problema para as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, uma vez que seus efeitos nem sempre são detectados pelos dispositivos de proteção utilizados. Os algoritmos de localização de faltas normalmente presentes em relés de proteção digitais são formulados para faltas sólidas ou com baixa resistência de falta. Sendo assim, sua aplicação para localização de faltas de alta impedância resulta em estimativas errôneas da distância de falta. A metodologia proposta visa superar esta deficiência dos algoritmos de localização tradicionais através da criação de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderá ser adicionado como uma rotina adicional de um relé de proteção digital. O esquema proposto utiliza dados oscilográficos pré e pós-falta que são processados de modo que sua localização possa ser estimada através de um conjunto de características extraídas dos sinais de tensão e corrente. Este conjunto de características é classificado pelas redes neurais artificiais de cuja saída resulta um valor relativo a distância de falta. Além da metodologia proposta, duas metodologias para localização de faltas foram implementadas, possibilitando a obtenção de resultados comparativos. Os dados de falta necessários foram obtidos através de centenas de simulações computacionais de um modelo de alimentador radial de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso da metodologia proposta para localização de faltas em sistemas de distribuição de energia, especialmente faltas de alta impedância.