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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2016.tde-18122015-122126
Documento
Autor
Nome completo
Henrique Morimitsu
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2011
Orientador
Banca examinadora
Cesar Junior, Roberto Marcondes (Presidente)
Costa, Anna Helena Reali
Hirata Junior, Roberto
Título em português
Uma abordagem estrutural para detecção de objetos e localização em ambientes internos por dispositivos móveis
Palavras-chave em português
Detecção de objetos
Dispositivos móveis
Grafos-chave
Localização
Resumo em português
A detecção de objetos é uma área de extrema importância para sistemas de visão computacional. Em especial, dado o aumento constante da utilização de dispositivos móveis, torna-se cada vez mais importante o desenvolvimento de métodos e aplicações capazes de serem utilizadas em tais aparelhos. Neste sentido, neste trabalho propõe-se o estudo e implementação de um aplicativo para dispositivos móveis capaz de detectar, em tempo real, objetos existentes em ambientes internos com uma aplicação para auxiliar um usuário a se localizar dentro do local. O aplicativo depende somente das capacidades do próprio aparelho e, portanto, procura ser mais flexível e sem restrições. A detecção de objetos é realizada por casamento de grafos-chave entre imagens de objetos pré-escolhidas e a imagem sendo capturada pela câmera do dispositivo. Os grafos-chave são uma generalização do método de detecção de pontos-chave tradicional e, por levarem em consideração um conjunto de pontos e suas propriedades estruturais, são capazes de descrever e detectar os objetos de forma robusta e eficiente. Para realizar a localização, optou-se por detectar placas existentes no próprio local. Após cada detecção, aplica-se um simples, mas bastante eficaz, sistema de localização baseado na comparação da placa detectada com uma base de dados de imagens de todo o ambiente. A base foi construída utilizando diversas câmeras colocadas sobre uma estrutura móvel, capturando sistematicamente imagens do ambiente em intervalos regulares. A implementação é descrita em detalhes e são apresentados resultados obtidos por testes reais no ambiente escolhido utilizando um celular Nokia N900. Tais resultados são avaliados em termos da precisão da detecção e da estimativa de localização, bem como do tempo decorrido para a realização de todo o processo.
Título em inglês
A structural approach for object detection and indoor localization with mobile devices
Palavras-chave em inglês
Keygraphs
Localization
Mobile devices
Object detection
Resumo em inglês
Object detection is an area of extreme importance for computer vision systems. Specially because of the increasing use of mobile devices, it becomes more and more important to develop methods and applications that can be used in such devices. In this sense, we propose the study and implementation of an application for mobile devices that is able to detect, in real time, existing indoor objects with an application to help a user in localization in the environment. The application depends solely on the device capabilities and hence, it is flexible and unconstrained. Object detection is accomplished by keygraph matching between images of previously chosen signs and the image currently being captured by the camera device. Keygraphs are a generalization of the traditional keypoints method and, by taking into consideration a set of points and its structural properties, are capable of describing the objects robustly and efficiently. In order to perform localization, we chose to detect signs existing in the environment. After each detection, we apply a simple, but very effective, localization method based on a comparison between the detected sign and a dataset of images of the whole environment. The dataset was built using several cameras atop a mobile structure, systematically capturing images of the environment at regular intervals. The implementation is described in details and we show results obtained from real tests in the chosen environment using a Nokia N900 cell phone. Such results are evaluated in terms of detection and localization estimation precision, as well as the elapsed time to perform the whole process.
 
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Data de Publicação
2016-01-05
 
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