Uma análise do desempenho de métodos de classificação aplicados a imagens de descargas atmosféricas

Abstract

O objetivo deste trabalho é realizar uma análise de métodos de classificação aplicados a imagens de descargas atmosféricas. O sistema para essa análise foi implantado em módulos cujas funções são obtenção automática de imagens de relâmpagos utilizando técnicas de visão computacional e classificação dessas imgaens quanto à presença e os tipos de relâmpagos, utilizando os classificadores Vizinhos Mais Próximos, Agrupamento por K Médias, Redes Neurais Artificiais e Máquinas de Vetor de Suporte. O sistema foi testado utilizando vídeos gravados no Laboratório de Descargas Atmosféricas do Departamento de Física da FEI. Os resultados mostraram que as Redes Neurais Artificiais foram, em geral, as que obtiveram o melhor desempenho.

The proposal of this work is to nalyze classification methods applied to lightning images. A system has been gradually implemented to achieve each stage of this analyzis. First the system will capture lightning images using computer vision techniques. Then, these images will be classified according to the presence and types of lightning, using the classifiers Nearest Neighbors, Clustering K-Means, Artificial Neural Networks and support Vector Machines. The system was tested using recorded videos of FEI Physics Department Lightning Laboratory. The results showed that Artificial Neural Networks were those the best performance, in general.