Medição Automática de Calado utilizando Deep Learning

Nome: Flávio Machado
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 08/10/2020
Orientador:

Nome Papelordem decrescente
Raquel Frizera Vassallo Orientador

Banca:

Nome Papelordem decrescente
Daniel Cruz Cavaliéri Examinador Externo
Patrick Marques Ciarelli Examinador Interno
Raquel Frizera Vassallo Orientador

Resumo: Medição de Calado é o processo utilizado para determinar a quantidade de carga a granel contida em um navio. Seu passo principal é a leitura do calado e, apesar de vários trabalhos terem tentado automatizar essa etapa em condições controladas, continua sendo um processo manual e trabalhoso. Isso se dá pois os trabalhos anteriores ignoraram situações não ideais que são extremamente comuns à tarefa, como cracas e lodo no casco do navio,
intempéries climáticas e outros problemas associados. Dessa forma, a presente dissertação propõe um pipeline completo para a medição de calado automática utilizando duas arquiteturas de redes convolucionais de aprendizado profundo
comuns para a identificação da linha d’água e leitura das marcas de calado, além de uma nova heurística para interpretação e junção das informações obtidas. Além disso, são feitas comparações com métodos no estado da arte e, contrário a outros trabalhos, foi capturada uma base de dados com várias condições não ideais, porém comuns à tarefa, para treinar e testar a solução proposta. Como resultado, a solução desenvolvida apresentou valores satisfatórios e promissores, tendo o método alcançado um resultado com erro de medição mediano de 7, 0 cm e um erro abaixo de 20 cm em 84% das mais de 800 imagens de teste utilizadas. Tais resultados são um passo mais próximo da medição de calado completamente automática em situações reais, o que possibilitará aos profissionais da área mais segurança, agilidade e transparência na execução desta tarefa.

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