<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Detecção e acompanhamento automáticos para sonares

dc.contributor.advisorSoares, Carlos Fernando Teodósio
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3341755886753117pt_BR
dc.contributor.referee1Souza Filho, João Baptista de Oliveira e
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8320034667805958pt_BR
dc.contributor.referee2Soares Filho, William
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2452094338394392pt_BR
dc.creatorSilva, Fábio Oliveira Baptista da
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5768439633015853pt_BR
dc.date.accessioned2025-04-25T16:33:51Z
dc.date.available2026-05-16T03:08:52Z
dc.date.issued2020-10
dc.description.abstractIn this work, the construction of autonomous contact detection and tracking system is addressed, analyzing each of the necessary steps. Starting with the presentation of the data from the sonar processing, both passive and active, going through the conversion of the data to a set of points, called detections. Moving on to the application of techniques to reduce dimensionality, such as clustering. In addition to observing the problems of direct application of clustering techniques to temporal space data, changes are proposed in the classic techniques to suit the application and improve the performance of the algorithms. Subsequently, each set of clusters is applied to the tracking system, which should prospect the presence of contacts, monitor the temporal evolution of the clusters of each contact and analyze the movement of the contacts for a future position and speed prediction.pt_BR
dc.description.resumoNeste trabalho é abordada a construção de um sistema autônomo de detecção e acompanhamento de contatos, analisando cada uma das etapas necessárias. Iniciando com a apresentação dos dados do processamento sonar, tanto passivo quanto ativo, passando pela conversão dos dados para um conjunto de pontos, chamados de detecções. Seguindo para a aplicação de técnicas para redução de dimensionalidade, como a clusterização. Além de observar os problemas da aplicação direta das técnicas de clusterização a dados de espaço-temporais, são propostas alterações nas técnicas clássicas para adequação à aplicação e melhora do desempenho dos algoritmos. Posteriormente, cada conjunto de clusters é aplicado ao sistema de acompanhamento, que deve prospectar a presença de contatos, acompanhar a evolução temporal dos clusters de cada contato e analisar o movimento dos contatos para previsão futura de posição e velocidade.pt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/25641
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectSonarpt_BR
dc.subjectClusterpt_BR
dc.subjectTrackingpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
dc.titleDetecção e acompanhamento automáticos para sonarespt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

Arquivos

Pacote original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
953163.pdf
Tamanho:
1,74 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Pacote de licença

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1,81 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: