A implantação de sistemas cadastrais multifinalitários urbanos é conhecida como uma atividade altamente onerosa devido ao volume de dados coletados para se atender às diversas áreas da administração municipal. Embora essencial, a atualização desses dados torna-se também um problema, visto que em muitos casos praticamente realiza-se um recadastramento total do município, gerando altos custos e contribuindo para que a atualização em curtos períodos de tempo seja descartada, levando a administração municipal a trabalhar com dados desatualizados. Esse trabalho apresenta uma técnica de atualização, usando os conceitos existentes sobre a manipulação de imagens e banco de dados. A partir de informações sobre edificações contidas em um banco de dados cadastral, foram utilizados algoritmos de detecção de alterações entre imagens de épocas diferentes para avaliar as mudanças de área construída de cada imóvel de forma semi-automática, comparando área encontrado pelo processo detecção de alterações com o valor armazenado no banco de dados. Caso a alteração encontrada seja, relevante, a inscrição do imóvel cadastrado em questão é separada para atualização em campo.. Experimentos em duas áreas teste da cidade de Presidente Prudente mostraram uma redução de 70% no tempo utilizado para atualização dos atributos dos imóveis comparados com métodos convencionais, reduzindo também os custos operacionais da atualização, corroborando a eficiência do método na atualização de dados cadastrais.
This paper presents a methodology and all procedures used to validate it, which were executed in a physics laboratory under controlled and known conditions. The validation was based on the analyses of registered data in an image sequence and the measurements acquired by high precision sensors. This methodology intended to measure the velocity of a rigid object in linear motion with the use of an image sequence acquired by commercial digital video camera. The proposed methodology does not need a stereo pair of images to calculate the object position in the 3D space: it needs only images sequence acquired for one, only one, angle view (monocular vision). To do so, these objects need to be detected while in movement, which is conducted by the application of a segmentation technique based on the temporal average values of each pixel registered in N consecutive image frames. After detecting and framing these objects, specific points belonging to the object (pixels), on the plane image (2D coordinates or space image), are automatically chosen, which are then transformed into corresponding points in the space object (3D coordinates) by the application of collinearity equations or rational functions (proposed in this work). After obtaining the coordinates of these points in the space object that are registered in the sequence of images, the distance, in meters, covered by the object in a particular time interval may be measured and, consequently, its velocity can be calculated. The system is low cost, use only a computer (architecture Intel I3), and a webcam used to acquire the images (640 9 480, 30 fps). The complexity of the algorithm is linear, fact that allows the system to operate in real time. The results of the analyses are discussed and the advantages and disadvantages of the method are presented.
ABSTRACT:In 1919, during colonization of the West Region of São Paulo State, Brazil, the Ogassawara family built a cemetery and a school with donations received from the newspaper Osaka Mainichi Shimbum, in Osaka, Japan. The cemetery was closed by President Getúlio Vargas in 1942, during the Second World War. The architecture of the Japanese cemetery is a unique feature in Latin America. Even considering its historical and cultural relevance, there is a lack of geometric documentation about the location and features of the tombs and other buildings within the cemetery. As an alternative to provide detailed and fast georeferenced information about the a rea, it is proposed to use near vertical panoramic images taken with a digital camera with fisheye lens as the primary data followed by bundle adjustment and photogrammetric restitution. The aim of this paper is to present a feasibility study on the proposed technique with the assessment of the results with a strip of five panoramic images, taken over some graves in the Japanese cemetery. The results showed that a plant in a scale of 1:200 can be produced with photogrammetric restitution at a very low cost, when compared to topographic surveying or laser scanning. The paper will address the main advantages of this technique as well as its drawbacks, with quantitative analysis of the results achieved in this experiment.
Perform change detection of Earth's surface features is important to understand both the dynamics of the phenomena and for the prediction of impacts and to support decision-making. During the last decades were developed several change detection techniques from images, among them those based on remote sensing images. In general, the change detection involves the use of a set of multi-temporal data, which permits quantitative analysis of the phenomenon of interest. An application of great interest of these techniques is the automatic detection of changes in the vicinity of reservoirs, which can be used as auxiliary data in a monitoring system of the areas of interest. In such a system it is expected that the changes resulting from human activity are detected even if there are factors that cause differences between scenes, such as atmospheric conditions, scene lighting, sensor view point, soil moisture, among other factors. Considering this context, this paper presents the evaluation results of a change detection approach based on a modification applied to the RCEN (Radiometric Rotation Controlled by Non change axis) technique. The method was implemented and applied to a set of orthorectified images obtained by orbital system SPOT 6, taken at two different times on the Canoas I reservoir, under concession from Duke Energy (currently CTG Brasil). The results showed that the algorithm based on modified RCEN technique was efficient to detect automatically changes.
Le but de cette étude est d’évaluer l’influence de la mesure de points dans les images avec une précision subpixellaire, et sa contribution à l’étalonnage des caméras numériques. De plus, l’effet des mesures subpixellaires sur la détermination des coordonnées 3D dans l’espace objet est évalué à partir de points de contrôle. Dans ce but, unalgorithme semi-automatique a été implémenté pour la détermination subpixellaire de points d’intérêt, basé sur un opérateur de Förstner. Des expériences ont été réalisées sur un bloc d’images acquises avec une caméra multispectrale DuncanTech MS3100-CIR. L’influence des mesures subpixellaires dans un ajustement par moindres carrés a été évaluée en comparant l’écart-type estimé des paramètres dans deux cas : avec une mesure manuelle (précision pixellaire) et avec une estimation subpixellaire. De plus, l’influence des mesures subpixellaires sur la reconstruction 3D a été analysée. A partir des résultats obtenus, i.e. la réduction de l’écart-type sur les paramètres d’orientation interne et del’erreur relative de la reconstruction 3D, il est démontré que les mesures de précision subpixellaire sont pertinentes pour certains travaux photogrammétriques, notamment ceux pour lesquels la qualité métrique est très importante, comme l’étalonnage de caméras.
Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para mensurar a velocidade de um corpo rígido em movimento por meio da análise de sequências de imagens adquiridas por uma filmadora digital comercial. Tal metodologia necessita do resultado da segmentação dos corpos de interesse em movimento nas sequências de imagens. Esse resultado é obtido pela aplicação da técnica de segmentação baseada na média temporal dos valores de brilho de cada pixel registrado em N quadros de imagens consecutivos. Após a detecção e a segmentação dos corpos em movimento, alguns pontos dispostos sobre as suas imagens (pontos do espaço-imagem) são transformados em coordenadas métricas do espaço-objeto. Neste trabalho, essa transformação é feita pela aplicação do modelo matemático obtido por transformações feitas pelo uso das funções polinomiais. Transformando os pontos desejados do plano-imagem (2D) para seus respectivos correspondentes no espaço-objeto (3D), a distância percorrida pelo corpo em um determinado intervalo de tempo pode ser calculada e, dessa forma, a velocidade de deslocamento do corpo é mensurada. Para validar a metodologia proposta, foi montado um experimento, no qual um corpo desliza sobre um trilho de ar (para minimizar efeito do atrito), passando por cinco sensores fotoelétricos conectados a um cronômetro. No momento em que o corpo passa por um sensor, o respectivo cronômetro é paralisado e fornece o valor do intervalo de tempo (com referência ao primeiro sensor). As distâncias entre os sensores e os intervalos de tempo gastos para cruzar cada sensor permitem calcular a velocidade média de deslocamento do corpo com precisão de ±1%. A partir disso, tomase esses valores como corretos, os quais podem ser usados numa comparação com a velocidade calculada somente com base na análise de sequência de imagens.
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