Iluminação em ambientes fabris: otimização e análise técnica-e-económica

Esta Dissertação aborda a temática da eficiência energética em sistemas de iluminação fabris. Desde os primórdios da história da humanidade que a iluminação tem representado um papel importante. Não só garante condições de segurança, como começou por ser o intuito primordial das fogueiras pré-históricas, traduzindo-se num elemento de conforto. Atualmente seria impensável conceber as mais diversas atividades económicas e produtivas de um país sem iluminação. Nesse sentido a iluminação representa também um elemento fomentador de produtividade. Não é bem conhecido o impacto que a iluminação tem nos custos operacionais de uma unidade fabril. Principalmente por ser difícil de quantificar separadamente na fatura de eletricidade qual a percentagem correspondente à iluminação. Tipicamente estes custos podem ascender a 20% do orçamento global da autarquia em países desenvolvidos. Por esse motivo, o sector da iluminação tem investido esforço no sentido de promover melhores soluções de iluminação capazes de por um lado de satisfazer os requisitos do espaço a iluminar, e por outro propiciar soluções eficientes do ponto de vista energético. Estas soluções assentam essencialmente no uso de dispositivos mais eficientes (como por exemplo os LED´s ou as lâmpadas compactas fluorescentes) bem como em estratégias de controlo eficientes baseadas em dados sensoriais (como por exemplo deteção de movimento/presença). A combinação destas estratégias permite reduzir os consumos em cerca de 80% quando comparadas com soluções passivas. A empresa Amorim Cork Research Lda. é uma empresa prestadora de serviços ao universo das empresas da Corticeira Amorim, uma das maiores multinacionais de origem portuguesa. Teve origem no negócio da cortiça, em 1870, sendo hoje líder destacada no sector a nível mundial. Dada a dimensão da empresa e a sua subdivisão em várias Unidades Industriais com requisitos individuais, será expectável que a iluminação represente uma parte significativa da fatura de eletricidade. Atualmente, os vários setores encontram-se equipados com soluções de iluminação diferentes, na sua maioria empregando tecnologias passivas, noutros casos com dispositivos eficientes. Há algum interesse em migrar para soluções mais eficientes, em parte suportadas em DALI (com interface de comunicação PLC ou Zigbee).

Détection de mouvements dans des séquences d’images basée sur la dynamique de supraconductivité

Le but de ce travail est d’étudier la faisabilité de la détection de mouvements dans des séquences d’images en utilisant l’équation de continuité et la dynamique de supraconductivité. Notre approche peut être motivée par le fait que l’équation de continuité apparait dans plusieurs techniques qui estiment le flot optique. Un grand nombre de techniques qui utilisent les flots optiques utilisent une contrainte appelée contrainte de l’invariance lumineuse. La dynamique de supraconductivité nous permet de nous affranchir de la contrainte de l’invariance lumineuse. Les expériences se feront avec la base de données de séquences d’images CDNET 2014. Pour obtenir les résultats numériques en terme de score F1, une combinaison sera faite par la suite entre la dynamique de supraconductivité et un méchanisme d’attention qui est un résumé des vérites de terrain.

Détection de mouvements dans des séquences d’images basée sur la dynamique de supraconductivité

Le but de ce travail est d’étudier la faisabilité de la détection de mouvements dans des séquences d’images en utilisant l’équation de continuité et la dynamique de supraconductivité. Notre approche peut être motivée par le fait que l’équation de continuité apparait dans plusieurs techniques qui estiment le flot optique. Un grand nombre de techniques qui utilisent les flots optiques utilisent une contrainte appelée contrainte de l’invariance lumineuse. La dynamique de supraconductivité nous permet de nous affranchir de la contrainte de l’invariance lumineuse. Les expériences se feront avec la base de données de séquences d’images CDNET 2014. Pour obtenir les résultats numériques en terme de score F1, une combinaison sera faite par la suite entre la dynamique de supraconductivité et un méchanisme d’attention qui est un résumé des vérites de terrain.

An MRF based abnormal event detection approach using motion and appearance features

Abnormal event detection has attracted a lot of attention in the computer vision research community during recent years due to the increased focus on automated surveillance systems to improve security in public places. Due to the scarcity of training data and the definition of an abnormality being dependent on context, abnormal event detection is generally formulated as a data-driven approach where activities are modeled in an unsupervised fashion during the training phase. In this work, we use a Gaussian mixture model (GMM) to cluster the activities during the training phase, and propose a Gaussian mixture model based Markov random field (GMM-MRF) to estimate the likelihood scores of new videos in the testing phase. Further-more, we propose two new features: optical acceleration, and the histogram of optical flow gradients; to detect the presence of any abnormal objects and speed violations in the scene. We show that our proposed method outperforms other state of the art abnormal event detection algorithms on publicly available UCSD dataset.

Stationary processes for object detection and non-rigid structure-from-motion

Stationary processes are random variables whose value is a signal and whose distribution is invariant to translation in the domain of the signal. They are intimately connected to convolution, and therefore to the Fourier transform, since the covariance matrix of a stationary process is a Toeplitz matrix, and Toeplitz matrices are the expression of convolution as a linear operator. This thesis utilises this connection in the study of i) efficient training algorithms for object detection and ii) trajectory-based non-rigid structure-from-motion.

The Early Detection of Motion Boundaries

This thesis shows how to detect boundaries on the basis of motion information alone. The detection is performed in two stages: (i) the local estimation of motion discontinuities and of the visual flowsfield; (ii) the extraction of complete boundaries belonging to differently moving objects. For the first stage, three new methods are presented: the "Bimodality Tests,'' the "Bi-distribution Test,'' and the "Dynamic Occlusion Method.'' The second stage consists of applying the "Structural Saliency Method,'' by Sha'ashua and Ullman to extract complete and unique boundaries from the output of the first stage. The developed methods can successfully segment complex motion sequences.

Error Detection and Recovery for Robot Motion Planning with Uncertainty

Robots must plan and execute tasks in the presence of uncertainty. Uncertainty arises from sensing errors, control errors, and uncertainty in the geometry of the environment. The last, which is called model error, has received little previous attention. We present a framework for computing motion strategies that are guaranteed to succeed in the presence of all three kinds of uncertainty. The motion strategies comprise sensor-based gross motions, compliant motions, and simple pushing motions.