A influência do computador na integridade da visão binocular

Computer Vision Syndrome (CSV): 1) Conjunto de complicações desencadeadas com o acto de fixação para perto, que são experimentadas durante ou após o uso do computador; 2) Distúrbio caracterizado pelo esforço repetitivo de perto traduzindo-se em sintomas oculares e não oculares. Pertinência do estudo: os trabalhadores de telecomunicações desempenham actividades prolongadas de fixação para perto, o que pode originar queixas de fadiga visual devido ao stress exercido sob a convergência acomodativa. Objectivos do estudo: 1) Identificar quais os parâmetros da visão binocular que são mais influenciados pelo uso prolongado do computador; 2) Comparar a visão binocular em dois grupos de indivíduos com e sem sintomatologia ocular.

Damage analysis of carbon/epoxy plates after drilling

Drilling of composites plates normally uses traditional techniques but damage risk is high. NDT use is important. Damage in a carbon/epoxy plate is evaluated by enhanced X-rays. Four different drills are used. The images are analysed using Computational Vision techniques. Surface roughness is compared. Results suggest strategies for delamination reduction.

Road lane detection for autonomous robot guidance

Computational Vision stands as the most comprehensive way of knowing the surrounding environment. Accordingly to that, this study aims to present a method to obtain from a common webcam, environment information to guide a mobile differential robot through a path similar to a roadway.

Sistema visual para Ground Truth de sistemas autónomos

Este trabalho visa contribuir para o desenvolvimento de um sistema de visão multi-câmara para determinação da localização, atitude e seguimento de múltiplos objectos, para ser utilizado na unidade de robótica do INESCTEC, e resulta da necessidade de ter informação externa exacta que sirva de referência no estudo, caracterização e desenvolvimento de algoritmos de localização, navegação e controlo de vários sistemas autónomos. Com base na caracterização dos veículos autónomos existentes na unidade de robótica do INESCTEC e na análise dos seus cenários de operação, foi efectuado o levantamento de requisitos para o sistema a desenvolver. Foram estudados os fundamentos teóricos, necessários ao desenvolvimento do sistema, em temas relacionados com visão computacional, métodos de estimação e associação de dados para problemas de seguimento de múltiplos objectos . Foi proposta uma arquitectura para o sistema global que endereça os vários requisitos identi cados, permitindo a utilização de múltiplas câmaras e suportando o seguimento de múltiplos objectos, com ou sem marcadores. Foram implementados e validados componentes da arquitectura proposta e integrados num sistema para validação, focando na localização e seguimento de múltiplos objectos com marcadores luminosos à base de Light-Emitting Diodes (LEDs). Nomeadamente, os módulos para a identi cação dos pontos de interesse na imagem, técnicas para agrupar os vários pontos de interesse de cada objecto e efectuar a correspondência das medidas obtidas pelas várias câmaras, método para a determinação da posição e atitude dos objectos, ltro para seguimento de múltiplos objectos. Foram realizados testes para validação e a nação do sistema implementado que demonstram que a solução encontrada vai de encontro aos requisitos, e foram identi cadas as linhas de trabalho para a continuação do desenvolvimento do sistema global.

People counting system using existing surveillance video camera

The Casa da Música Foundation, responsible for the management of Casa da Música do Porto building, has the need to obtain statistical data related to the number of building’s visitors. This information is a valuable tool for the elaboration of periodical reports concerning the success of this cultural institution. For this reason it was necessary to develop a system capable of returning the number of visitors for a requested period of time. This represents a complex task due to the building’s unique architectural design, characterized by very large doors and halls, and the sudden large number of people that pass through them in moments preceding and proceeding the different activities occurring in the building. To achieve the technical solution for this challenge, several image processing methods, for people detection with still cameras, were first studied. The next step was the development of a real time algorithm, using OpenCV libraries and computer vision concepts,to count individuals with the desired accuracy. This algorithm includes the scientific and technical knowledge acquired in the study of the previous methods. The themes developed in this thesis comprise the fields of background maintenance, shadow and highlight detection, and blob detection and tracking. A graphical interface was also built, to help on the development, test and tunning of the proposed system, as a complement to the work. Furthermore, tests to the system were also performed, to certify the proposed techniques against a set of limited circumstances. The results obtained revealed that the algorithm was successfully applied to count the number of people in complex environments with reliable accuracy.

Navegação de robôs móveis por marcas artificiais em ambientes semi-estruturados

Mestrado em engenharia electrotécnica e de computadores - Área de Especialização de Sistemas Autónomos

Combate à fraude em jogos de casino, assistida por computador

No decorrer dos últimos anos tem-se verificado um acréscimo do número de sistemas de videovigilância presentes nos mais diversos ambientes, sendo que estes se encontram cada vez mais sofisticados. Os casinos são um exemplo bastante popular da utilização destes sistemas sofisticados, sendo que vários casinos, hoje em dia, utilizam câmeras para controlo automático das suas operações de jogo. No entanto, atualmente existem vários tipos de jogos em que o controlo automático ainda não se encontra disponível, sendo um destes, o jogo Banca Francesa. A presente dissertação tem como objetivo propor um conjunto de algoritmos idealizados para um sistema de controlo e gestão do jogo de casino Banca Francesa através do auxílio de componentes pertencentes à área da computação visual, tendo em conta os contributos mais relevantes e existentes na área, elaborados por investigadores e entidades relacionadas. No decorrer desta dissertação são apresentados quatro módulos distintos, os quais têm como objetivo auxiliar os casinos a prevenir o acontecimento de fraudes durante o decorrer das suas operações, assim como auxiliar na recolha automática de resultados de jogo. Os quatro módulos apresentados são os seguintes: Dice Sample Generator – Módulo proposto para criação de casos de teste em grande escala; Dice Sample Analyzer – Módulo proposto para a deteção de resultados de jogo; Dice Calibration – Módulo proposto para calibração automática do sistema; Motion Detection – Módulo proposto para a deteção de fraude no jogo. Por fim, para cada um dos módulos, é apresentado um conjunto de testes e análises de modo a verificar se é possível provar o conceito para cada uma das propostas apresentadas.

Sistema de visão e laser para percepção em ambientes subaquáticos

A exploração do meio subaquático utilizando visão computacional é ainda um processo complexo. Geralmente são utilizados sistemas de visão baseados em visão stereo, no entanto, esta abordagem apresenta limitações, é pouco precisa e é exigente em termos computacionais quando o meio de operação é o subaquático. Estas limitações surgem principalmente em dois cenários de aplicação: quando existe escassez de iluminação e em operações junto a infraestruturas subaquáticas. Consequentemente, a solução reside na utilização de fontes de informação sensorial alternativas ou complementares ao sistema de visão computacional. Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de um sistema de percepção subaquático que combina uma câmara e um projetor laser de um feixe em linha, onde o projetor de luz estruturada _e utilizado como fonte de informação. Em qualquer sistema de visão computacional, e ainda mais relevante em sistemas baseados em triangulação, a sua correta calibração toma um papel fulcral para a qualidade das medidas obtidas com o sistema. A calibração do sistema de visão laser foi dividida em duas etapas. A primeira etapa diz respeito à calibração da câmara, onde são definidos os parâmetros intrínsecos e os parâmetros extrínsecos relativos a este sensor. A segunda etapa define a relação entre a câmara e o laser, sendo esta etapa necessária para a obtenção de imagens tridimensionais. Assim, um dos principais desafios desta dissertação passou por resolver o problema da calibração inerente a este sistema. Desse modo, foi desenvolvida uma ferramenta que requer, pelo menos duas fotos do padrão de xadrez, com perspectivas diferentes. O método proposto foi caracterizado e validado em ambientes secos e subaquáticos. Os resultados obtidos mostram que o sistema _e preciso e os valores de profundidade obtidos apresentam um erro significativamente baixo (inferiores a 1 mm), mesmo com uma base-line (distância entre a centro óptico da câmara e o plano de incidência do laser) reduzida.

Strategic Bidding for Electricity Markets Negotiation Using Support Vector Machines

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets environment. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. This paper presents the application of a Support Vector Machines (SVM) based approach to provide decision support to electricity market players. This strategy is tested and validated by being included in ALBidS and then compared with the application of an Artificial Neural Network, originating promising results. The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from MIBEL - Iberian market operator.

Metalearner based on Dynamic Neural Network for Strategic Bidding in electricity Markets

The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.

Electricity Markets Portfolio Optimization using a Particle Swarm Approach

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. However, it is still necessary to adequately optimize the player’s portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering the different markets the player is acting on in each moment, and depending on different contexts of negotiation, such as the peak and offpeak periods of the day, and the type of day (business day, weekend, holiday, etc.). The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – OMIE.

6D Visual Odometry with Dense Probabilistic Egomotion Estimation

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

Structured Light System Calibration for Perception in Underwater Tanks

The process of visually exploring underwater environments is still a complex problem. Underwater vision systems require complementary means of sensor information to help overcome water disturbances. This work proposes the development of calibration methods for a structured light based system consisting on a camera and a laser with a line beam. Two different calibration procedures that require only two images from different viewpoints were developed and tested in dry and underwater environments. Results obtained show, an accurate calibration for the camera/projector pair with errors close to 1 mm even in the presence of a small stereos baseline.

Previsão do Diagrama de Carga de Subestações da REN utilizando Redes Neuronais

A presente dissertação apresenta o estudo de previsão do diagrama de carga de subestações da Rede Elétrica Nacional (REN) utilizando redes neuronais, com o intuito de verificar a viabilidade do método utilizado, em estudos futuros. Atualmente, a energia elétrica é um bem essencial e desempenha um papel fundamental, tanto a nível económico do país, como a nível de conforto e satisfação individual. Com o desenvolvimento do setor elétrico e o aumento dos produtores torna-se importante a realização da previsão de diagramas de carga, contribuindo para a eficiência das empresas. Esta dissertação tem como objetivo a utilização do modelo das redes neuronais artificiais (RNA) para criar uma rede capaz de realizar a previsão de diagramas de carga, com a finalidade de oferecer a possibilidade de redução de custos e gastos, e a melhoria de qualidade e fiabilidade. Ao longo do trabalho são utilizados dados da carga (em MW), obtidos da REN, da subestação da Prelada e dados como a temperatura, humidade, vento e luminosidade, entre outros. Os dados foram devidamente tratados com a ajuda do software Excel. Com o software MATLAB são realizados treinos com redes neuronais, através da ferramenta Neural Network Fitting Tool, com o objetivo de obter uma rede que forneça os melhores resultados e posteriormente utiliza-la na previsão de novos dados. No processo de previsão, utilizando dados reais das subestações da Prelada e Ermesinde referentes a Março de 2015, comprova-se que com a utilização de RNA é possível obter dados de previsão credíveis, apesar de não ser uma previsão exata. Deste modo, no que diz respeito à previsão de diagramas de carga, as RNA são um bom método a utilizar, uma vez que fornecem, à parte interessada, uma boa previsão do consumo e comportamento das cargas elétricas. Com a finalização deste estudo os resultados obtidos são no mínimo satisfatórios. Consegue-se alcançar através das RNA resultados próximos aos valores que eram esperados, embora não exatamente iguais devido à existência de uma margem de erro na aprendizagem da rede neuronal.

Calibração de Roscados

Na presente dissertação é proposto o desenvolvimento de um novo sistema de calibração de roscados de exteriores através de visão computacional. A calibração de roscados de exterior consiste na obtenção do diâmetro efectivo, do diâmetro exterior e do passo, e no cálculo da incerteza expandida correspondente. Actualmente, a calibração é efectuada com o auxílio de máquinas universais (SIP), na qual o diâmetro efectivo é obtido através de um modelo matemático, pois não se consegue obtê-lo directamente. O sistema de calibração por visão computacional tem como objectivo obter-se o diâmetro efectivo directamente, assim como as restantes características. A vantagem deste novo sistema será para roscados com dimensões inferiores a 2 mm, que não se conseguem medir utilizando a SIP. A desvantagem é referente a diâmetros superiores a 2 mm, devido à resolução obtida com a câmara utilizada. Este sistema foi validado por comparação com a calibração utilizando como equipamento calibrador a SIP. Ao longo da dissertação irão ser explicados todos os passos dados para a calibração de roscados de exterior.