Identificação de estradas para direção assistida de caminhões operando em condições climáticas adversas no ambiente da mineração.
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Date
2018
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Abstract
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.
Description
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.
Keywords
Condições climáticas adversas, Processamento de imagens, Ponto de fuga, Detecção de limites de estradas, Segmentação de imagens
Citation
RESENDE, 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.