PPGEE

Programa de Pós-graduação
em Engenharia Elétrica

UFRGS

Defesa pública do Exame de Qualificação para Doutorado do aluno THIAGO WASZAK ALVES

Data: 30 de Agosto de 2019  - sexta-feira
Horário: 14h00min
Local: Salão de Eventos do Instituto Eletrotécnico da UFRGS (Av. Osvaldo Aranha, 103 - 1º andar - Campus Centro)

Banca Examinadora:

Prof. Dr. César Augusto Missio Marcon - FACIN - PUCRS
Prof. Dr. Tiago Roberto Balen - PGMICRO - UFRGS
Prof. Dr. Ivan Müller - PPGEE - UFRGS
Orientador: Prof. Dr. Altamiro Amadeu Susin - PPGEE - UFRGS
 

Título da Proposta de Tese: "LOCALIZAÇÃO DA CÂMERA BASEADA EM ODOMETRIA VISUAL MONOCULAR"

Resumo:
"A Odometria Visual (OV) ou localização de câmera é o problema de estimar a posição e a orientação da câmera para duas ou mais imagens fornecidas. É uma área de grande importância na visão computacional, com aplicações na navegação de veículos autônomos, VANTs, assistência ao motorista, sistemas de realidade aumentada, entre outros. As técnica mais comuns de odometria visual utilizam câmeras do tipo estéreo, que são capazes de fornecer as informações de profundidade da cena. A Odometria Visual Monocular (OVM) estima a posição e orientação da câmera, com base nas imagens de uma única câmera, caracterizado um problema mais complexo, porém mais atrativo por apresentar menor custo. Além disso, os sistemas OVM esparsos selecionam regiões discretas na imagens, chamados de features ou landmarks, e as rastreiam em uma sequência de imagens, utilizando seus deslocamento relativo para estimar suas posições no espaço 3D, resultando em diminuição significativa da quantidade de informação a ser processada, viabilizando dessa forma a construção de um sistema com menor custo computacional que viabiliza aplicações em tempo-real. Nessa ótica, o objetivo deste trabalho é propor um novo sistema OVM esparso para veículos equipados com câmeras, com foco em técnicas de visão computacional usadas para estimar sua trajetória. No decorrer deste trabalho, diversas técnicas para rastreamento de características de imagem, estimativa de pose de câmera, cálculo de posição espacial 3D e recuperação de escala vem sendo estudadas, almejando obter resultados mais precisos no mapeamento da cena e um baixo custo computacional para aplicações em tempo-real. Os resultados alcançados rivalizam com os melhores resultados classificados no ranking do popular banco de dados KITTI.

Palavras-chave: Odometria Visual Monocular, SLAM, LUCAS-KANADE, KITTI "