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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.18.2008.tde-04072008-084047
Documento
Autor
Nome completo
Luciano de Oliveira Neris
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2008
Orientador
Banca examinadora
Obac Roda, Valentin (Presidente)
Aguiar, Manoel Luis de
Gonzaga, Adilson
Silva, Alvaro Macedo da
Trindade Junior, Onofre
Título em português
Método de extração da posição de máquinas agrícolas por visão computacional baseado em redes pulsadas e ponto de fuga
Palavras-chave em português
Controle automático
GPS
Ponto de fuga
Redes neurais pulsadas
Visão computacional
Resumo em português
A redução de custos e a melhora do processo produtivo são essenciais para o aumento da rentabilidade e da produtividade das áreas agrícolas. O investimento em tecnologia se torna, portanto, fundamental em um mundo cada vez mais competitivo. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um método de extração da posição de máquinas agrícolas, em relação às linhas de cultivo, a partir do processamento de imagens fornecidas por uma câmera de vídeo colorida. A posição extraída é a informação básica utilizada em um sistema de direcionamento automático, permitindo determinar quais ações devam ser tomadas para manter a máquina em sua trajetória. O correto posicionamento da máquina sobre as linhas de cultivo melhora o processo de pulverização, ocasionando a redução de custos e o aumento da produtividade da área. O método proposto está embasado nos conceitos de ponto de fuga e busca antecipada. Essas técnicas permitiram simplificar o processamento das imagens e conseqüentemente a redução do tempo de processamento. Essas características, aliadas ao correto posicionamento da câmera, devem permitir que o método proposto possa ser utilizado no controle de máquinas agrícolas que operam em grandes velocidades como os pulverizadores.
Título em inglês
Method for position extraction of agricultural machine based on pulsed neural networks and vanishing point
Palavras-chave em inglês
Automatic control
Computer vision
GPS
Pulsed neural networks
Vanishing point
Resumo em inglês
Cost reduction and productive process improvement are essential to increase yield in agricultural areas. Investments in technology become, therefore, important in a competitive world. This work presents a novel approach for extracting agricultural machine position, with respect to crop rows, processing images captured by a color video camera. The correct machine positioning in crop rows can improve agricultural processes such as spraying, decreasing the costs and increasing the area yield. The proposed method is based on the look-ahead and vanishing points techniques. These techniques allow the reduction of the algorithm complexity and, therefore, the reduction of the processing time. These characteristics added to the camera position may allow the system to control agricultural machines that run at high speeds, such as sprayers.
 
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Tese_Press.pdf (31.37 Mbytes)
Data de Publicação
2008-07-04
 
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