Identificação de estradas para direção assistida de caminhões operando em condições climáticas adversas no ambiente da mineração.

Bibliographic Details
Main Author: Resende, Gilberto Domingues de
Publication Date: 2018
Format: Master thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional da UFOP
dARK ID: ark:/61566/001300000d53d
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Summary: Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Identificação de estradas para direção assistida de caminhões operando em condições climáticas adversas no ambiente da mineração.Condições climáticas adversasProcessamento de imagensPonto de fugaDetecção de limites de estradasSegmentação de imagensPrograma de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.Os processos de transporte de minério, realizado por caminhões fora de estrada, estão sujeitos, constantemente, a condições climáticas adversas, como neblina, chuva intensa e poeira, que impedem a operação segura no ambiente da mineração. Nesse sentido, a criação de um sistema de direção assistida, que auxilie os operadores nessas condições, é de grande valia para melhorar a utilização desses equipamentos. Essa pesquisa aplicada visa colaborar na implantação desse sistema, desenvolvendo códigos de processamento de imagens, no software Matlab, que realizam a fusão de imagens RGB e térmica visando criar uma imagem combinada, que contribui na identificação da cena contida em um ambiente de mineração sob condições climáticas adversas. A fusão das imagens é realizada utilizando a técnica Alpha Compositing, pela combinação da cor translúcida do primeiro plano com uma cor de fundo, produzindo assim uma nova cor combinada que é armazenada em um novo canal de cores. Além da fusão das imagens, os códigos identificam o ponto de fuga das estradas e seus limites, para posteriormente segmentar a imagem e identificar a área transitável pelos caminhões que operam no ambiente da mineração. O ponto de fuga é identificado através do cálculo do valor esperado da amostra de pontos definidos pelas interseções das bordas retas identificadas nas imagens. A área transitável é identificada por técnica que une, através de uma média ponderada, quatro métodos distintos, sendo eles: segmentação por superpixel, limiar de histogramas de cores, triângulo do ponto de fuga e distribuição normal multivariada. Após a definição do algoritmo para segmentação da área transitável da estrada em imagens é possível trabalhar com vídeos processando cada quadro (frame) individualmente, o que simula a situação operacional real dos caminhões. Os resultados alcançados demostram que a fusão de imagens obteve resultados 26% melhores se comparado ao processamento individual de imagens RGB e térmicas e foi possível identificar corretamente a estrada em mais de 65% das imagens e quadros de vídeos. Esperase, ao final da implantação de um sistema como esse, melhorar a segurança operacional e aumentar a produtividade, indicadores almejados por todas as mineradoras.The ore transport process, executed by haul trucks, are constantly subject to adverse weather conditions, such as fog, heavy rain and dust, which hamper safety operation of trucks in mining environments. In this sense, the creation of a power assisted steering system that helps the operators in these conditions is of great value to improve the usage of these equipment. This applied research aims to collaborate in the implantation of this system, developing image processing codes in Matlab software, which perform the fusion of RGB and thermal images aiming to create a combined image, which contributes to the identification of the scene contained in a mining environment under adverse weather conditions. The images are merged using the Alpha Compositing method, by combining the translucent foreground color with a background color, thus producing a combined color that is stored in a new color channel. In addition to the images fusion, the codes identify the vanishing point of the roads and their limits, to later segment the image and identify the drivable area that can be used by haul trucks operating in the mining environment. The vanishing point is identified by calculating the mean value of the sample points defined by the intersections of the straight edges identified in the images. The drivable area is identified by a technique that join, through a weighted average, four distinct methods: superpixel segmentation, color histogram threshold, vanishing point triangle and multivariate normal distribution. After defining the algorithm for segmentation of the drivable area of the road into images, it is possible to work with videos processing each frame individually, which simulates the actual operational situation of the trucks. The results show that image fusion achieved results 26% better compared to images RGB and thermals processed apart and it was possible to correctly identify the road in more than 65% of the images and video frames. At the end of the implementation of such a system, an improvement on operational safety and an increase in productivity are expected, which are indicators targeted by all mining companies.Bianchi, Andrea Gomes CamposFreitas, Gustavo MedeirosPessin, GustavoGomes, Ana Claudia da SilvaFreitas, Gustavo MedeirosBianchi, Andrea Gomes CamposResende, Gilberto Domingues de2019-01-02T12:59:53Z2019-01-02T12:59:53Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRESENDE, Gilberto Domingues de. Identificação de estradas para direção assistida de caminhões operando em condições climáticas adversas no ambiente da mineração. 2018. 149 f. Dissertação (Mestrado em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2018.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10609ark:/61566/001300000d53dAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 19/12/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. 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