Campo DC | Valor | Idioma |
dc.contributor.advisor | Siqueira, Mario Benjamim Baptista de | - |
dc.contributor.author | Carvalho, Matheus José de | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-09T16:22:58Z | - |
dc.date.available | 2024-07-09T16:22:58Z | - |
dc.date.issued | 2024-07-09 | - |
dc.date.submitted | 2023-07-12 | - |
dc.identifier.citation | CARVALHO, Matheus José de. Metodologia para determinação de posição de objetos no espaço a partir de imagens de múltiplas câmeras. 2023. 112 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Mecânicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48635 | - |
dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2023. | pt_BR |
dc.description.abstract | A dinâmica de nuvens é relevante para diversas áreas como, por exemplo,
meteorologia, agricultura e operação de aeroportos, dentre outras. Em particular, para
previsão solar de curto prazo, importante para gerenciamento de usinas solares e de redes
de distribuição com elevada participação de energia solar, a caracterização mais precisa
do movimento de nuvens pode melhorar previsão de geração, pois a presença delas é a
maior responsável pela variabilidade da irradiância em escalas de tempo intra-diárias.
Assim, neste trabalho, é proposto uma metodologia que utiliza triangulação de imagens
de duas câmeras com lentes olho de peixe para medir a posição de objetos no espaço,
visando sua utilização em plataformas de previsão solar de curto prazo baseados em
imagens do céu. Um sistema de duas câmeras, juntamente com um roteador sem fio, foi
instalado na laje do Laboratório de Energia e Ambiente da Universidade de Brasília. A
metodologia desenvolvida é baseada em um modelo de visão estéreo, usado para
processar as imagens e determinar a localização de objetos visíveis nas imagens. O
modelo proposto para processamento das imagens não requer a remoção de distorção da
imagem afim de modificá-las para imagens planificadas, normalmente utilizado em
câmeras com lente olho de peixe, nem a retificação das imagens originais, sendo essas as
principais contribuições em comparação com outros modelos existentes. Para a validação
do modelo, utilizou-se um drone para servir de objeto com posição conhecida. Para tal, o
drone, em voo noturno estacionário, foi posicionado em vários pontos e altitudes
desejadas e, com sua luz inferior acesa, capturou-se imagens do céu com as câmeras.
Verificou-se então as coordenadas do drone nas imagens obtidas pelo modelo e
comparou-se com as relatadas pelo drone. Os resultados mostraram um erro médio
percentual em torno de 10% (em relação ao valor relatado pelo drone) em altitudes de 90 até 490 metros. Esses valores são aceitáveis para aplicação desejada, com incertezas de
medição comparáveis com a altura de nuvens obtidas por ceilômetros, com a vantagem
de possibilitar um campo de visão amplo, e com custos computacionais menores do que
modelos tradicionais. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF). | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Metodologia para determinação de posição de objetos no espaço a partir de imagens de múltiplas câmeras | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Visão por computador | pt_BR |
dc.subject.keyword | Altura de nuvem | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Cloud dynamics is relevant for several areas, such as meteorology, agriculture,
and airport operation, among others. In particular, for short-term solar forecasting,
important for the management of solar power plants and distribution networks with high
participation of solar energy, a more accurate characterization of cloud motion can
improve generation forecasting as their presence is the major responsible for the
variability of irradiance on intra-day time scales. Thus, in this paper, a methodology is
proposed that uses triangulation of images from two fisheye-lens cameras to measure the
position of objects in space, aiming at its use in short term solar forecast platforms based
on sky images. A two-camera system, together with a wireless router, was installed on
the roof of the Energy and Environment Laboratory of the University of Brasilia. The
methodology developed is based on a stereo vision model, used to process the images and
determine the location of visible objects in the images. The proposed model for image
processing does not require the removal of image distortion in order to modify them into
planar images, normally used in fisheye cameras, nor the rectification of the original
images, being these the main contributions compared to other existing models. For the
validation of the model, a drone was used as an object with known position. For this, the
drone, in stationary night flight, was positioned at various points and altitudes desired
and, with its lower light on, images of the sky were captured with the cameras. The
coordinates of the drone in the images obtained by the model were then verified and
compared with those reported by the drone. The results showed an average percentage
error around 10% (relative to the value reported by the drone) at altitudes ranging from
90 to 490 meters. These values are acceptable for the desired application, with measurement uncertainties comparable to cloud height obtained by ceilometers, with the
advantage of enabling a wide field of view, and with lower computational costs than
traditional models. | pt_BR |
dc.description.unidade | Faculdade de Tecnologia (FT) | pt_BR |
dc.description.unidade | Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Ciências Mecânicas | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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