[pt] IDENTIFICAÇÃO E MAPEAMENTO DAS PROPRIEDADES DAS ONDAS ATRAVÉS DE SENSOR REMOTO DE VÍDEO

• Other Authors: WALDEMAR CELES FILHO
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2021
• Subjects: [pt] CALIBRACAO DE CAMERAS; [pt] CAMERAS DE REDE; [pt] REESTRUTURACAO DE DADOS; [pt] DETECCAO POR VARIACAO DE GRADIENTE; [pt] DETECCAO DE ONDAS; [pt] AGRUPAMENTO; [en] CALIBRATION OF CAMERAS; [en] NETWORK CAMERAS; [en] DATA RESTRUCTURING; [en] GRADIENT VARIANCE DETECTION; [en] WAVE DETECTION; [en] GROUPING
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=52399@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=52399@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.52399

[pt] A avaliação das condições do mar por meio de instrumentos in situ na zona de surfe é muito desafiante. Nesse ambiente, temos a quebra das ondas e presença de banhistas. A quebra das ondas gera grande dissipação de energia, o que pode danificar os instrumentos e possivelmente causar um choque entre o instrumento e os banhistas. Uma solução para auferir as condições do mar com sensor remoto pode apresentar grande vantagem. Neste trabalho, é proposto um método de visão computacional tradicional, uma vez que não há um banco público de imagens de ondas para a utilização de redes neurais. Utilizamos câmeras de rede convecionais e de baixo custo já largamente instaladas nos principais pontos de surfe do Brasil e do mundo fazendo com que o nosso método fique mais acessível a todos. Com ele, conseguimos extrair propriedades das ondas, como distância, frequência, direção, posição no mundo, percurso, velocidade, intervalo entre séries e altura da face da onda, e prover uma análise quantitativa das condições do mar. Esses dados devem servir às áreas de Oceanografia, de Engenharia Costeira, de Segurança do mar e ao novo esporte olímpico: surfe. === [en] Evaluating sea conditions in the nearshore through in situ instruments can be challenging. This environment is exposed to wave breaking and civilian recreation. Wave breaking dissipates energy, which can lead to damaging the instrument and possibly causing shock with civilians. A solution to acquire sea conditions data through remote sensing can be of great advantage. This work, presents a traditional computer vision method, since there is no public wave image dataset. Low cost conventional network cameras are used, which are already installed in the main surfing spots around the world makng our method more accessible to the general public. With it, we are able to extract wave properties such as length, frequency, direction, world position, path, speed and sets interval. This data should serve as input to areas such as Oceanography, Coast Engineering, water safety and the new Olympic Game: Surfing.