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Sistemas de visión inteligente para monitoreo ambiental en estaciones remotas
dc.contributor.advisor | Delrieux, Claudio Augusto | |
dc.contributor.advisor | Perillo, Gerardo M. E. | |
dc.contributor.author | Revollo Sarmiento, Natalia Verónica | |
dc.date | 2012-12-10 | |
dc.date.accessioned | 2016-06-14T22:34:05Z | |
dc.date.available | 2016-06-14T22:34:05Z | |
dc.date.issued | 2012 | es |
dc.identifier.other | 2012-1198rev | es |
dc.identifier.uri | http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2625 | |
dc.description.abstract | La información relacionada con los procesos geomorfológicos y dinámicos de la costa es de fundamental importancia en estudios científicos y ambientales necesarios para establecer políticas de gestión costera. Las playas son ambientes inestables que presentan cambios continuos debido a diferentes fenómenos. También las personas, a través de diferentes mecanismos, ejercen un efecto sobre estos ambientes. Los mismos deben ser estudiados en períodos continuos, para lo cual es útil disponer de información generada automáticamente sin necesidad de recolectarla in situ. Si bien el procesamiento digital de imágenes es relativamente nuevo en monitoreo costero, su aplicación en otras disciplinas demuestra las ventajas de su utilización, favorecida por el avance tecnológico en las herramientas de procesamiento. El objetivo general de esta investigación es desarrollar nuevas técnicas y metodologías para la extracción de características de la playa basadas en procesamiento digital de imágenes factibles de ser integradas en un sistema visual de monitoreo costero. En primera instancia se desarrolló una metodología para la adquisición de información a partir de la captura de videos que permite almacenar datos de la playa durante un período específico. El principal resultado de este desarrollo es la obtención de información cualitativa del estado de la playa en forma automática, mediante la generación de una imagen media y de varianza. A partir de ella se pueden distinguir y documentar algunas características de la playa. Luego se implementaron las herramientas para la extracción y medición de la línea de ribera en imágenes medias. En primer lugar, la diferenciación de zonas de agua y tierra es posible mediante un algoritmo de clasificación a partir de un conjunto de patrones representativos de cada una de ellas. Seguidamente se realizó la medición de la longitud de la línea de ribera. Otro de los resultados obtenidos comprendió la clasificación de zonas de la playa. El método empleado se basa en la elección de grupos de píxeles prototipos que sirven como modelo de cada una de las zonas. Además de la clasificación, se logró obtener las mediciones de las áreas y perfiles de cada zona, tanto en forma porcentual en el plano de la imagen como en forma cuantitativa en unidades reales sobre el terreno. El algoritmo trabaja bajo diferentes condiciones meteorológicas y técnicas. En este sentido, el método desarrollado representa un avance importante en la detección y medición automática de zonas de playa. Por otro lado, se abordó la estimación de la cantidad de personas en la playa. Inicialmente se trabajó sobre imágenes medias, en las cuales únicamente se pueden observar aquellos usuarios que permanecieron en ubicaciones fijas durante el tiempo de grabación. Debido al interés actual sobre la detección de personas en zonas costeras se trabajó sobre imágenes instantáneas de cámaras de alta resolución, provistas por cortesía del proyecto HORUS obteniéndose resultados significativos sobre la información de ocupación de los usuarios en la playa como así también su desplazamiento en la misma. En la etapa final de la tesis, la información obtenida mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes fue integrada en un Sistema de Información Geográfico. Sobre dicho sistema se present´o un ejemplo de aplicaci´on de las metodolog´ıas para la generaci´on de modelos del comportamiento de la playa. De esta manera, las caracter´ısticas extra´ıdas a partir de im´agenes pueden ser georreferenciadas, almacenadas en una base de datos o comparadas con informaci´on proveniente de otras fuentes. A modo global, se concluy´o la generaci´on de herramientas basadas en visi´on por computadora que permiten el an´alisis cualitativo y la medici´on cuantitativa de diversas caracter´ısticas de la playa. | es |
dc.description.abstract | Geomorphological and dynamic information of coastal processes is very important in scientific and environmental studies and also for coastal management policies. Beaches are unstable environments, which have continuous changes due to different phenomena. Also, people through diverse mechanisms have a significant effect. The assessment of changes in these environments should be studied continuously and for long periods. For this reason, it is useful to have information that is generated automatically. While digital image processing is relatively new in coastal monitoring applications, the advantages of its use has been largely taken in other disciplines, geared by technological advances in processing tools. The objective of this dissertation is to develop new techniques and methodologies for feature extraction and recognition in digital images and videos from beach environments, and to integrate those tools into a video-based coastal monitoring system. First, a methodology was developed for video capture that allows storing data from the beach during a specific period. The main result of this development is to obtain qualitative information, for instance, the mean and variance image, of the state of the beach in an automatically way. Then, tools for automatic extraction and measurement of shoreline in mean images were implemented. The differentiation of land and water areas was possible using a classification algorithm from a set of patterns. Based on this technique, the length of the shoreline was measured automatically. Another results involved the classification of the zones of the beach. The method is based on the choice of prototypes pixel groups of each zone. Furthermore, it was possible to obtain measurements of areas and profiles for each zone. The algorithm works in different weather and operational conditions. For this reason, the method represents a significant advance in the automatic detection and measurement of beach zones. Furthermore, algorithms for estimating the number of people on the beach was estimated were developed. Initially, the method was applied on mean images in which only those users that remained at a fixed location during the recording time can be analyzed. Also, the algorithm was tested using high-resolution cameras, provided by the HORUS project. In the final stage of this dissertation, the information obtained through techniques of digital image processing was integrated into a Geographic Information System. An example of an application of methodologies for the generation of behavioral models from the beach was implemented in the GIS. Thus, the extracted features from the images can be geo-referenced, stored in a database and compared with information from other sources. This thesis concluded with the generation of tools based in computer vision that allows a qualitative analysis and a quantitative measurement of diverse characteristics of the beach. | es |
dc.format | application/pdf | es_AR |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Reconocimiento 4.0 (CC BY 4.0) | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Ingeniería | es |
dc.subject | Procesamiento digital de imágenes | es |
dc.subject | Monitoreo costero | es |
dc.title | Sistemas de visión inteligente para monitoreo ambiental en estaciones remotas | es |
dc.type | tesis doctoral | es |
bcuns.collection.name | Biblioteca Digital Académica | es |
bcuns.collection.acronym | BDA | es |
bcuns.collection.url | http://tesis.uns.edu.ar/ | es |
bcuns.collection.institution | Biblioteca Central de la Universidad Nacional del Sur | es |
bcuns.depositorylibrary.name | Biblioteca Central de la Universidad Nacional del Sur | es |
bcuns.author.affiliation | Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras | es |
bcuns.authoraffiliation.acronym | UNS | es |
bcuns.authoraffiliation.country | Argentina | es |
bcuns.advisor.affiliation | Universidad Nacional del Sur | es |
bcuns.advisoraffiliation.acronym | UNS | es |
bcuns.advisoraffiliation.country | Argentina | es |
bcuns.defense.city | Bahía Blanca | es |
bcuns.defense.province | Buenos Aires | es |
bcuns.defense.country | Argentina | es |
bcuns.programme.name | Doctorado en Ingeniería | es |
bcuns.programme.department | Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras | es |
bcuns.thesisdegree.name | Doctor en Ingeniería | es |
bcuns.thesisdegree.grantor | Universidad Nacional del Sur | es |
uns.type.publicationVersion | accepted | en |
bcuns.depositarylibrary.acronym | EUN | es |
dcterms.accessRights.openAire | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
uns.oai.snrd | si | es_AR |
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