Titulo Estágio
Desenvolvimento e experimentação com ferramentas de visão computacional para avaliação automática de deslocamentos e arrastamentos de blocos de contenção em paredes de protecção costeiras (breakwaters).
Local do Estágio
DEI/DEC-FCTUC
Enquadramento
A avaliação das estruturas dos quebra-mares e da sua estabilidade pode ser feita usando veículos aéreos não tripulados (“drones”) e software para avaliar automaticamente a posição de blocos. Este trabalho insere-se num ambito multidisciplinar de colaboração com um centro de investigação em hidraulica.
Objetivo
O principal objetivo deste trabalho é criar um sistema que avalie automaticamente o estado de estabilidade dos quebra-mares, como parte de um projecto. Serão testadas diversas técnicas de identificação e segmentação. Um modelo deep learning será construído e testado com imagens de laboratório e de quebra-mares reais. Com a identificação da posição do bloco, no quebra-mar, os movimentos entre as tempestades podem ser identificados automaticamente, bem como as inclinações do quebra-mar ao longo do tempo.
Nesta tese de mestrado pretende-se por a funcionar um Setup experimental com algumas técnicas, incluindo deep learning, experimentar, obter resultados, analisar e concluir.
Neste trabalho serão usados dados existentes de diferentes quebramares reais tais como do porto da Nazaré, como dados provenientes de modelos a escala no laboratorio de hidráulica (blocos em escala reduzida de tetrapodes e cubos).Os dados reais foram obtidos através de drones e trabalhados com aerofotometria de modo a obter imagens digitais 3D, mesh e nuvem de pontos. Relativamente a dados de laboratório, existe uma grande coleção de dados obtidos com diferentes técnicas: Kinect© motion sensor, laser scanning e aerofotogrametria e trabalhados de modo a obter nuvens de pontos. Esta coleção poderá ser complementada com casos concretos. Pretende-se construir um conjunto de dados a escala para treino e teste do sistema e numa segunda fase utilizar dados reais existentes que poderão ser complementados através de uma colaboração com uma empresa e municipio, de forma a validar o modelo.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
• Tarefa 1 (Set-Dez) – Estudo do problema e dos modelos de modelação e deep learning aplicáveis aos “breakwater”. Revisão dos modelos e dados a utilizar. Definição do conjunto de casos a usar na experimentação. Definição dos métodos a implementar e experimentar. Planeamento das experiencias;
• Tarefa 2 (Nov-Jan) – Base de dados: recolha de imagens para a experimentação;
Plano de Trabalhos - Semestre 2
• Tarefa 3 (Dez-Abril) – Desenvolvimento das técnicas.
• Tarefa 4 (Fev-Jul) –Experimentação; Resultados e escrita da tese e de artigo
Condições
Será realizada uma entrevista com cada candidato. Solicita-se ao candidato que contacte para os e-mails indicados acima para fim de marcação da entrevista.
Não se assegura remuneração fixa para o estágio, porem a liderança do projecto pretende tentar estabelecer algum tipo de prémio ou compensação que seja possível algures no segundo semestre. Para alem disso, uma vez aceite no estagio, se surgir oportunidade de bolsa de iniciação a investigação no DEI o estagiário poderá candidatar-se.
Observações
Este estagio tera co-orientacao de um professor de hidraulica e insere-se numa proposta de projecto ja submetida.
Orientador
Universidade de Coimbra
pnf@dei.uc.pt 📩