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The BRIEF

Tecnologia de visão computacional é usada para a manutenção de ferrovias

Empresa Trixel aumentou em trinta vezes o processamento de imagens para reconstrução das cenas, reduzindo para 20 segundos o tempo que antes era de 20 minutos

03/05/2014, às 06:26

Tecnologia de visão computacional é usada para a manutenção de ferroviasFonte:

Imagem de Tecnologia de visão computacional é usada para a manutenção de ferrovias no site TecMundo

(Fonte da imagem: Divulgação/NVIDIA)

Utilizar a tecnologia de visão computacional projetada para o levantamento preciso de superfícies em escala topográfica para fazer a reconstituição das ferrovias foi uma das ideias da empresa Trixel, que colocou a sugestão em prática e destinou o uso da ferramenta, já conhecida mundialmente, para ser usada pela primeira vez em um projeto brasileiro.

Com o objetivo de modelar o entorno de ferrovias a fim de avaliar o gabarito de veículos, bem como cargas arbitrárias, via simulações de computador e obter alta precisão em escala topográfica dos levantamentos de superfícies, integrando recursos de reconstrução com várias câmeras, GPS e dados de sensores inerciais para criar redes tridimensionais precisas e com realismo fotográfico, a Trixel testou a tecnologia CUDA de processamento paralelo utilizando placas de vídeo NVIDIA.

A GPU Tesla C2075 foi a escolhida para as simulações que ajudam a melhorar a compreensão das mudanças que precisam ser feitas nas rotas existentes a fim de permitir o uso de locomotivas mais novas e mais potentes. “Nós fazemos o computador reconhecer a imagem e gerar o 3D, identificamos o mesmo ponto em diversas imagens e realizamos uma reconstrução tridimensional a partir dos pontos de vista de cada foto”, explica André Andrade, diretor comercial da Trixel.

“Antes de utilizar placas NVIDIA nós demorávamos 20 minutos para fazer uma modelagem completa a partir de oito fotos. Hoje, o tempo é de 20 segundos para a realização da mesma tarefa, com um aumento na velocidade de 30 vezes diretamente atribuíveis à adoção da tecnologia CUDA e o restante à aquisição de placas NVIDIA adicionais", completa.


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