Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
Mateus Habermann |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1959
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Resumo: |
No que tange ao emprego militar, é recomendável que veículos aéreos não tripulados efetuem sua navegação de maneira autônoma e independente do GPS, pois os sinais deste podem ser bloqueados ou ser alvo de interferência. Dessa forma, uma boa alternativa é pautar a navegação desses veículos em visão computacional. Este trabalho vai ao encontro com as reais necessidades do projeto PITER, na busca de se segmentar imagens aéreas em porções urbanas e não urbanas, fazendo uso dos algoritmos não supervisionados Fuzzy C-Médias, Mistura de Gaussianas, Distância Euclidiana e K-Médias, além de ser utilizado o algoritmo de classificação por contexto após a classificação. Por fim, é mostrada qual combinação de algoritmos gera os melhores resultados. |
