Reconhecimento de árvores usando visão computacional para prevenir interrupções no sistema de distribuição de energia elétrica

  • Heuber Lima Universidade Federal de Goiás
  • Ronaldo Costa Universidade Federal de Goiás
  • Anderson Soares Universidade Federal de Goiás
  • Gustavo Laureano Universidade Federal de Goiás

Resumo


A distribuição de energia elétrica é uma atividade fundamental, já que muitas pessoas dependem deste serviço. Falhas no sistema de distribuição ocorrem a partir de vários fatores que podem danificar o sistema e, portanto, interromper o fornecimento de energia elétrica. Dentre os vários fatores que podem causar problemas este trabalho propõe a detecção automática de árvores perto ou mesmo sob na rede de distribuição. A fim de evitar que as árvores possam forçar ou mesmo causar a ruptura dos cabos de distribuição, são feitas as podas das árvores que apresentam algum tipo de risco para a rede. No entanto, essa atividade é geralmente o manual fazendo com que as equipes necessitem vasculhar toda a rede para identificar os problemas. O principal objetivo deste trabalho é propor um processo, baseado em visão computacional, que permite a identificação automática de árvores próximas ou sob a rede de distribuição de energia a partir de imagens aéreas fornecidas pelo Google Earth.

Palavras-chave: Reconhecimento de Padrões, Visão Computacional, Identificação de Árvores

Referências

ANEEL, 2014. "indicadores de Fornecimento ANEEL". Agencia Nacional de Energia Elétrica. 2014.

ANEEL, 20II, "Resolução Normativa No 469", Agencia Nacional de Energia Elétrica, 2011.

ANEEL. 2013, "Monitoramento da Qualidade - DEC e FEC", Superintendência de Fiscalização e Serviços de Eletricidade, 2013

Backes, A. R. and Bruno, O. M., "A now approach to estimate fractal dimension of texture images." In International Conference on Image and Signal. Processing, 2008.

Brandtberg, T. Walter. F., "Automated delineation of individual Tree crowns in high spatial resolution aerial irnages bv mutiple-scale arialysis,- Mack Vis. App., vol. 11, no. 2, Oct. 1998.

Casanova D., "Identificação de Espécies Vegetais por meio da análise da textura foliar", 2008.

Chen, C. H., Pau, L F. and Wang, P. S. P., "Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision." World Scientific, 1992.

Filho, O. M., Processamento Digital de Imagens. 3ª Ed.. Pearson Education, 2011.

Fukunaga, K., "Introduction to Statistical Pattern Recognition", Academic Press, 1990.

Galloway, M. M., "Texture analysis using gray level run lengths. Computer graphics and image processing, Elsevier", v. 4, n. 2, 1975.

Gongeon, F. A., "A crown-falling approach to the automatic delineation of individual tree crowns in high spatial resolution aerial images," Can. J. Remote Sens., col. 21. pp. 274-284, 1995.

Gonzalez, R.C., Woods, R.E., Processamento de Imagens Digitais. Ed. Edgard Blücher, 2000.

Gonzalez, R_ C., Woods R. E., Eddins S. L.; Image Processing Using Mathlab, Pearson Education, 2010.

Gougeon, F. A and Lcckie , D. G., "The individual tree crown approach applied to Ikonos images of a coniferous plantation area,' Photogramm. Eng. Remote Sens., vol. 72, Nov. 2006.

Haralick, R. M., Shanmugam K., Dinstein, "Textural features for image classification. Systems, Man and Cybernetics", IEEE Transactions on, IEEE, n. 6, 1973.

Jensen. J. R. Introductory digital image processing: a remote sensing perspective. New Jersey: Prentice-Hall. 1986.

Juin, A. K., Farrokhnia, F., "Unsupervised texture segmentation using gabor filters. Pattern Recognition, 1991.

Kagan, N., de Oliveira, C.C.C. B. & Robba, 2005. introdução aos sistemas de distribuição de energia elétrica, Edgard Blucher.

Ke, Y. and Quackenbush, L. J., "Forest species classification and tree crown delineation using QuickBird imagery: in Proc. ASPRS Annu. Conf.. Tampa, FL, 2007.

ldrissa, M. and Acheroy, "Texture classification using gabor filters. Pattern Recognition Letters", 2002.

Lee, C. L and Chen, S. Y. "Classification of leaf images. International Jornal of Imaging Systems and Technology'', 2006.

Neves, L A. P., Neto, H. V. e Gonzaga, A.; Avanços em Visão Computacional, Ed. Omnipax, 2012.

NTC20, Setor de Normalização Técnica. "Religadores Automáticos", CELG - Centrais Elétricas de Goiás.

Othmania,, Ahttp://www.sciencedirect.com/science/article/S0167865513002997 - af010, A., Voona, F.C. L. Y., Stolza, C. e Pibouleb, A. 2013, "Single tree species classification from Terrestrial Laser Scanning data for forest inventory", 2013.

Otsu, N., "A threshold selection method from gray level histograms", IEEE Transactions on Systems. Man and Cybernetics, 1979.

Paes, F. C., Pinto, S. A. F, Dutra, F. V. "Um estudo exploratório para obtenção de índices de qualidade de vida urbana (iqv) utilizando imagens de alta resolução de Satélite ikonos ii" 2006.

Pinz, A. J., "A computer vision system for recognition of trees in aerial photographs," in Proc. Int. Assoc. Pattern Recognit, 199l.

Projeto SCOM 02, Comitê de Distribuição, "Manutenção de Sistemas de Distribuição", CELG -Centrais Elétricas de Goiás, 1988.

Projeto SCOM 08, Comitê de Distribuição, "Critérios para a Manutenção de Rede de Distribuição", CELG - Centrais Elétrica de Goiás, 1988.

Projeto SCOM 2.0. Comitê de Distribuição, "Rotinas Básicas para a Manutenção de Rede de Distribuição", CELG - Centrais Elétricas de Goiás, 1988.

Tzionas, P., Papadakis, S., and Manolakis, D., "Plant leaves classification basad on morphological features and a fuzzy surface selection technique". In 5th International Conference on Technology and Automation, 2005.

Wang, Z., Chi, Z., and Feng, D, D., "Shape based leaf image retrieval", IEEE Proceedings on Vision Image and Signal Processing, 2003.
Publicado
26/05/2015
Como Citar

Selecione um Formato
LIMA, Heuber; COSTA, Ronaldo; SOARES, Anderson; LAUREANO, Gustavo. Reconhecimento de árvores usando visão computacional para prevenir interrupções no sistema de distribuição de energia elétrica. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 11. , 2015, Goiânia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2015 . p. 135-138. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2015.5888.