Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2023 |
Autor(a) principal: |
Marques, Vítor de Godeiro |
Orientador(a): |
Oliveira Neto, Manuel Menezes de |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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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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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/276063
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Resumo: |
Sistemas CAD (projeto assistido por computador) são de extrema importância para projeto e documentação de instalações complexas. A capacidade de obter (semi-)automaticamente modelos CAD de instalações físicas tem dois benefícios importantes: (i) pode ser usado para monitorar um processo de construção, identificando, o mais rápido possível, quaisquer desvios do projeto original, economizando tempo e dinheiro; e (ii) pode ser usado para documentar instalações complexas para as quais as representações CAD estão desatua lizadas ou inexistentes. Ambos os cenários têm importante valor prático e econômico. Esta tese faz parte de um projeto cujo objetivo é desenvolver um sistema para obtenção de modelos CAD a partir de nuvens de pontos não estruturadas capturadas de instalações complexas (possivelmente ainda em construção) usando scanners 3D. A tese apresenta uma solução prática para detectar e classificar objetos CAD geometricamente complexos e determinar suas poses em nuvens de pontos não estruturadas sujeitas a ruído e oclusões parciais. Para isso, é proposto um pipeline que combina aprendizado profundo e técnicas convencionais de reconhecimento de padrões. Usando conjuntos de dados sintéticos que representam ambientes complexos sob condições realistas, demonstramos a capacidade da solução proposta para detectar, classificar e estimar poses para objetos CAD. Esses experimentos mostram que nossa solução pode automatizar a maior parte do processo, reduzindo significativamente a quantidade de intervenção manual exigida pelas soluções de engenharia reversa CAD anteriores para obter resultados semelhantes. |