Modelagem fotogramétrica e calibração de um sistema de visão omnidirecional

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Sistema de cálculo computacional da unidade monitora para feixes de elétrons em radioterapia

In radiation theraphy with electron beam, the electrons are produced in linear accelerators, and energy the most used have between 4MeV and 20MeV. Generally, the treatments are done for superficial injuries, because the low penetration of these particles. In this work a system for calculation of monitor units (U.M.) for cases of treatments with electron beam was developed. The Excel program of Microsoft was used and is easily found in the operational system of the personal microcomputers. In the Excel has been inserted the pertinent data of the linear accelerator of Varian, model 2100C, used in the Service of radiation theraphy of the Hospital of the Clinics of the College of Medicine of the UNESP of Botucatu. For some values of the physical parameters, such as: factors field and factors calibration, not supplied in the tests of acceptance of the machine, still proceeded calculations from interpolation and extrapolation. The mathematical formulas for automatic search of these and others factors used in the calculations of the determination of the U.M had been developed in agreement available routines in Excel. For this the functions had been used the function IF (that it imposes search condition) and the PROCH (that looks a value in a column from determined line), beyond the basic functions of addition, multiplication and division. It is intended to optimize the routine of the Services of radiation theraphy that perform through eletrontheraphy procedures, speeding the calculations and minimizing the occurrence of errors and uncertainties deriving of the maken a mistake manipulation of the parameters gotten in tables of data of electron beams

Análise de regiões em cenários agrícolas utilizando um sistema de visão catadióptrico

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de regiões em cenários naturais utilizando um sistema de visão catadioptrico

Esse trabalho utiliza um sistema de visão catadióptrico para capturar imagens de um cenário natural agrícola e realizar o levantamento de regiões que possam auxiliar diversas aplicações na área da Robótica Móvel Agrícola. Os sistemas de visão catadióptricos buscam capturar uma imagem 360° do ambiente a partir da combinação de lentes e espelhos. A imagem omnidirecional é retificada e seus quadrantes são extraídos, originando quatro novas imagens que representam lados de visão do veículo. Uma etapa de segmentação por cor é proposta utilizando como base o algoritmo Otsu Thresholding. No final do processo, é possível visualizar as regiões de interesse de cada quadrante.

Estudo de métodos para classificação e localização precisa de padrões usando um sistema de luz estruturada

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Visão estéreo para auxílio à navegação autônoma em ambientes agrícolas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Uma metodologia para a geração de conteúdos digitais baseado na utilização de estudios virtuais com realidade aumentada

Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC

Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial: um estudo da capacidade de agrupamento para a classificação de pixels

Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios. Um algoritmo de aprendizado foi aplicado com sucesso nesta rede pulsada, que se mostrou capaz de mapear uma seqüência de pulsos de entrada em uma seqüência de pulsos de saída. Mais recentemente, um método baseado no uso de campos receptivos gaussianos foi proposto para codificar dados constantes em uma seqüência de pulsos temporais. Este método tornou possível a essa rede lidar com dados computacionais. O processo de aprendizado desta nova rede não se encontra plenamente compreendido e investigações mais profundas são necessárias para situar este modelo dentro do contexto do aprendizado de máquinas e também para estabelecer as habilidades e limitações desta rede. Este trabalho apresenta uma investigação desse novo classificador e um estudo de sua capacidade de agrupar dados em três dimensões, particularmente procurando estabelecer seus domínios de aplicação e horizontes no campo da visão computacional.

Extração de feições rodoviárias em imagens digitais: Metodologias desenvolvidas pelo GP-F&VC

Several kinds of research in road extraction have been carried out in the last 6 years by the Photogrammetry and Computer Vision Research Group (GPF&VC - Grupo de Pesquisa em Fotogrametria e Visão Computacional). Several semi-automatic road extraction methodologies have been developed, including sequential and optimizatin techniques. The GP-F&VC has also been developing fully automatic methodologies for road extraction. This paper presents an overview of the GP-F&VC research in road extraction from digital images, along with examples of results obtained by the developed methodologies.

Otimização de imagem de torax para radiografia computadorizada

Pós-graduação em Biologia Geral e Aplicada - IBB

Análise de multirresolução baseada em polinômio potência de Sigmóide - Wavelet

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Improving face recognition with multispectral fusion and support vector machines

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Composição de dicionários visuais utilizando agrupamento de dados por Florestas de Caminhos Ótimos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Estimativa do número de frutos verdes em laranjeiras com o uso de imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise do descritor de padrões mapeados localmente em multiescala para classificação de textura em imagens digitais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)