Solução para localização simultânea e mapeamento de alvos optimizada para vigilância aérea
Novo e inovador método para estimar, com precisão, a posição e a métrica (comprimento, largura, altura) de qualquer elemento alvo que surja numa imagem aérea.
Sumário da tecnologia
Novo e inovador método para estimar, com precisão, a posição e a métrica (comprimento, largura, altura) de qualquer elemento alvo que apareça numa imagem aérea. O método também é capaz de recuperar as coordenadas do veículo aéreo quando a imagem é adquirida.
A informação descritiva, tal como a posição e as dimensões, pode apoiar grandemente o reconhecimento e a classificação das características do alvo. O método pode funcionar num ambiente sem GPS e apoiar a navegação, fornecendo as coordenadas dos veículos aéreos.
As principais características do método são:
- Baseado no visual-inercial. Não necessita de GPS ou de outras informações GNSS;
- Extremamente exato (até uma precisão centimétrica);
- Podem ser considerados alvos móveis (pessoas, veículos, embarcações, animais, etc.);
- Muito rápido, uma vez que apenas são necessários dois pontos de referência para a ressecção da câmara;
- Totalmente descrito matematicamente (sem caixa negra).
Foi extensivamente testado em ambientes reais para validação e análise de precisão. Os resultados dos testes foram publicados numa revista científica internacional [1].
Sobre a tecnologia
É necessária uma única imagem ótica adquirida por uma câmara ótica monocular. A distância focal e a orientação da câmara devem ser conhecidas. A posição da câmara (por exemplo, coordenadas GPS) não é necessária e o método pode funcionar em ambientes sem GPS.
Apenas dois pontos de referência são suficientes para determinar as coordenadas mundiais do veículo aéreo aquando da aquisição da imagem. Podem ser utilizados modelos digitais de elevação ou modelos urbanos 3D para definir os pontos de referência. Uma vez conhecida a posição do veículo aéreo, é possível recuperar as coordenadas mundiais e as dimensões de qualquer alvo que apareça na imagem (ver Figura 1).
Tal como referido em [1], o método pode ser extremamente exato, até uma precisão centimétrica. A incerteza está principalmente relacionada com a qualidade dos dados de elevação. Por exemplo, se o modelo digital de elevação tiver uma incerteza de 5 cm, como o LiDAR, a exatidão do método variará entre 0 e +/- 3 cm. Se a incerteza do modelo digital de elevação for de 2,0 m, a precisão do método variará entre +/- 20 cm e +/- 60 cm.
Figura 1: imagem aérea utilizada para testar e validar o protótipo do método. O elemento-alvo é um poste de medição de 1,80 m vertical em relação ao solo (ver pormenor ampliado no retângulo). Os pontos i e l foram utilizados como referência para obter as coordenadas da câmara/UAV. O ponto a (parte inferior da vara no solo) foi considerado para obter a posição do alvo. O ponto b (topo do poste) foi utilizado para obter a altura do poste. Mais pormenores, incluindo os resultados agregados dos testes realizados, estão publicados em [1].
Os algoritmos de visão por computador podem ser utilizados para a seleção de pontos de referência e a deteção de alvos de interesse nas imagens (por exemplo, deteção de pessoas) para automatizar todo o processo.
Em aplicações marítimas, onde não é possível obter pontos de referência, é ainda possível utilizar o método para o mapeamento de alvos. Assumindo que a superfície do mar é perfeitamente plana, o método necessita apenas da altitude (determinada pelo veículo aéreo através de dados barométricos) e dos parâmetros intrínsecos da câmara (distância focal e orientação) para estimar as dimensões dos alvos (ver Figura 2).
Figura 2: Em aplicações marítimas, o método é capaz de estimar as dimensões dos alvos, como a largura do navio (A-B), assumindo que a superfície do mar é perfeitamente plana. Os pontos A e B do mundo são representados pelos pontos a e b no plano da imagem. A elevação do bem aéreo V deve ser conhecida juntamente com os parâmetros intrínsecos da câmara, tais como a orientação da câmara (O) e a distância focal (f).
Estágio de Desenvolvimento
TRL 5 – Tecnologia Validada em Ambiente Relevante
Mais detalhes
Tonini, M. Painho and M. Castelli, “Method for estimating targets’ dimensions using aerial surveillance cameras,” in IEEE Sensors Journal, doi: 10.1109/JSEN.2023.3325725. Versão aceite.
Oportunidade
Disponível para licenciamento exclusivo ou não-exclusivo.
Propriedade Intelectual
NOVA Inventors
Andrea Tonini
Marco Painho
Mauro Castelli
