@PHDTHESIS{ 2021:139561608,
 	title = {Fei??es espa?o-temporais em correntes de gravidade usando m?todos de vis?o computacional},
 	year = {2021},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9978",
 	abstract = "Estudos experimentais em correntes de gravidade identificaram correla??es entre as estruturas visualmente percebidas na por??o frontal deste tipo de corrente e os par?metros relacionados a sua velocidade e turbul?ncia. Desde ent?o estas correla??es v?m
 sendo utilizadas por pesquisadores que estudam esse fen?meno. Em trabalhos mais recentes com simula??es num?ricas estas correla??es continuam sendo validadas para
 v?rios par?metros do escoamento e para maiores velocidades da frente da corrente. Na
 maioria dos trabalhos relacionados ?s medidas na frente da corrente de gravidade dependem de imagens da frente para realizarem suas an?lises e estabelecer correla??es.
 Al?m disso, avan?os em um campo interdisciplinar associado ? ci?ncia da computa??o
 conhecido como vis?o computacional traz novas ferramentas para as an?lises de experimentos com correntes de gravidade. A vis?o computacional se dedica ao estudo de como
 imagens digitais podem ser analisadas, como estes resultados podem ser automatizados
 e qual a exatid?o destas an?lises autom?ticas. Este trabalho avalia o uso dos algoritmos
 de vis?o computacional, utilizados em detec??o de cantos e no c?lculo do fluxo ?ptico,
 para analisar experimentos de correntes de gravidade. Objetivando o acompanhamento
 autom?tico das estruturas de lobos e fendas nestas correntes, s?o desenvolvidas duas
 abordagens, uma combinando detec??o de cantos e fluxo ?ptico e outra combinando detec??o de m?nimos locais e fluxo ?ptico. Para determinar a exatid?o da t?cnica proposta ?
 estabelecido um m?todo adotado como refer?ncia. Este m?todo ? aplicado em conjuntos
 de dados resultantes de simula??es num?ricas. A t?cnica utilizada para rastrear as estruturas apresentou resultados promissores, especialmente em escoamentos com altos
 n?meros de Reynolds. A abordagem que utilizava detec??o de cantos obteve uma exatid?o de 50% no conjunto de dados com n?mero de Reynolds global Re = 3450 e 72%
 com Re = 8950 enquanto a abordagem utilizando detec??o de m?nimos locais obteve
 uma exatid?o de 100% para ambos os casos.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia e Tecnologia de Materiais},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}