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Nesta dissertação é desenvolvido um programa informático para utilização operacional pelo Destacamento de Mergulhadores Sapadores nº 3 (DMS3), denominado MINEX HUNTER, que deteta automaticamente minas e outros objetos em imagens de sonar de varrimento lateral dos veículos submarinos não tripulados. Adicionalmente, são estudados vários métodos de análise e deteção automática baseados em machine learning, para classificar objetos em imagens de sonar de varrimento lateral e é desenvolvido um sistema de treino de uma rede neuronal profunda. No primeiro capítulo é apresentada uma revisão crítica da literatura sobre sonares de varrimento lateral e as imagens obtidas com estes, sobre sistemas de aprendizagem automática (do inglês Machine Learning) e a sua aplicação na deteção de minas. No segundo capítulo é feita uma descrição dos veículos autónomos disponíveis na Marinha para a deteção de minas, é descrito o modo como o DMS3 os utiliza e é apresentada a base de dados de imagens disponíveis para treino do sistema. Ainda neste capítulo é descrito o funcionamento do sistema de aprendizagem com redes neuronais profundas YOLOv4 e a parametrização usada neste trabalho. No terceiro capítulo são descritos os diversos testes de aprendizagem automática realizados, com uma análise crítica dos resultados obtidos em cada caso. No final é escolhido, para utilização operacional, o sistema que apresentou melhores resultados, o qual deteta 80% dos objetos de interesse presentes na imagem. No quarto capítulo é descrito o desenvolvimento do programa informático MINEX HUNTER, que auxilia o operador a detetar minas e outros objetos em registos de sonares de varrimento lateral. A dissertação termina com um resumo dos bons resultados obtidos e sugestões de melhorias. Em anexo é apresentado um manual para o utilizador do programa e todo o software desenvolvido está disponível em código fonte e executável num repositório 1 . Este trabalho foi desenvolvido no âmbito do projecto europeu OCEAN2020, em que o CINAV participou. In order to detect mines and other objects in side-scan sonar images of Unmaned Underwater Vehicles, this project conducted a computer program called MINEX HUNTER with the objective of operational usage by the Destacamento de Mergulhadores Sapadores nº 3 (DMS3). Additionally, not only a wide range of machine learning methods were studied, to later on analyse side scan sonar images; but also, a deep neural network training system was developed. Therefore, the first chapter presents a critical review of the literature about on side scan sonar and the images obtained with them, on Machine Learning and its application in mine detection. The second chapter is followed by a description of autonomous vehicles available in the Navy for mine detection, how the DMS3 uses the vehicle and the database of images available for training the system. This chapter also presents the functioning of the learning system YOLOv4, and the parameterization used in this work. In the third chapter, the multiple tests performed are described with a critical analysis of the results obtained in each case. At the end, the system that delivered the best performance is selected for operational use. Moreover, the fourth chapter describes the development of MINEX HUNTER computer program, in a user-friendly way, which helps the operator detect mines and other objects in side-scan sonar recordings. The dissertation ends with a summary of the good results obtained, suggestions for improvements and future work. A manual for program user was attached in annex, and all developed software is available in code source and executable in a repository 2 . This work was developed within the scope of the European project OCEAN2020, in which CINAV participated.

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Geographic Information Systems and Science Achieving situational awareness in peace operations requires understanding where and when conflict-related activity is most intense. However, the irregular nature of most factions hinders the use of remote sensing, while winning the trust of the host populations to allow the collection of wide-ranging human intelligence is a slow process. Thus, our proposed solution, ORÁCULO, is an information system which detects spatiotemporal hot spots of conflict-related activity by analyzing the patterns of events extracted from online news sources, allowing immediate situational awareness. To do so, it combines a closed-domain supervised event extractor with emerging hot spots analysis of event space-time cubes. The prototype of ORÁCULO was tested on tweets scraped from the Twitter accounts of local and international news sources covering the Central African Republic Civil War, and its test results show that it achieved near state-of-theart event extraction performance, significant overlap with a reference event dataset, and strong correlation with the hot spots space-time cube generated from the reference event dataset, proving the viability of the proposed solution. Future work will focus on improving the event extraction performance and on testing ORÁCULO in cooperation with peacekeeping organizations. Keywords: event extraction, natural language understanding, spatiotemporal analysis, peace operations, open-source intelligence. Atingir e manter a consciência situacional em operações de paz requer o conhecimento de quando e onde é que a atividade relacionada com o conflito é mais intensa. Porém, a natureza irregular da maioria das fações dificulta o uso de deteção remota, e ganhar a confiança das populações para permitir a recolha de informações é um processo moroso. Assim, a nossa solução proposta, ORÁCULO, consiste num sistema de informações que deteta “hot spots” espácio-temporais de atividade relacionada com o conflito através da análise dos padrões de eventos extraídos de fontes noticiosas online, (incluindo redes sociais), permitindo consciência situacional imediata. Nesse sentido, a nossa solução combina um extrator de eventos de domínio limitado baseado em aprendizagem supervisionada com a análise de “hot spots” emergentes de cubos espaçotempo de eventos. O protótipo de ORÁCULO foi testado em tweets recolhidos de fontes noticiosas locais e internacionais que cobrem a Guerra Civil da República Centro- Africana. Os resultados dos seus testes demonstram que foram conseguidos um desempenho de extração de eventos próximo do estado da arte, uma sobreposição significativa com um conjunto de eventos de referência e uma correlação forte com o cubo espaço-tempo de “hot spots” gerado a partir desse conjunto de referência, comprovando a viabilidade da solução proposta. Face aos resultados atingidos, o trabalho futuro focar-se-á em melhorar o desempenho de extração de eventos e em testar o sistema ORÁCULO em cooperação com organizações que conduzam operações paz.

For the past few years, oceans have become once again, an important means of communication and transport. In fact, traffic density throughout the globe has suffered a substantial growth, which has risen some concerns. With this expansion, the need to achieve a high Maritime Situational Awareness (MSA) is imperative. At the present time, this need may be more easily fulfilled thanks to the vast amount of data available regarding maritime traffic. However, this brings in another issue: data overload. Currently, there are so many data sources, so many data to obtain information from, that the operators cannot handle it. There is a pressing need for systems that help to sift through all the data, analysing and correlating, helping in this way the decision making process. In this dissertation, the main goal is to use different sources of data in order to detect anomalies and contribute to a clear Recognised Maritime Picture (RMP). In order to do so, it is necessary to know what types of data exist and which ones are available for further analysis. The data chosen for this dissertation was Automatic Identification System (AIS) and Monitorização Contínua das Atividades da Pesca (MONICAP) data, also known as Vessel Monitoring System (VMS) data. In order to store 1 year worth of AIS and MONICAP data, a PostgreSQL database was created. To analyse and draw conclusions from the data, a data mining tool was used, namely, Orange. Tests were conducted in order to assess the correlation between data sources and find anomalies. The importance of data correlation has never been so important and with this dissertation the aim is to show that there is a simple and effective way to get answers from great amounts of data. Nos últimos anos, os oceanos tornaram-se, mais uma vez, um importante meio de comunicação e transporte. De facto, a densidade de tráfego global sofreu um crescimento substancial, o que levantou algumas preocupações. Com esta expansão, a necessidade de atingir um elevado Conhecimento Situacional Marítimo (CSM) é imperativa. Hoje em dia, esta necessidade pode ser satisfeita mais facilmente graças à vasta quantidade de dados disponíveis de tráfego marítimo. No entanto, isso leva a outra questão: sobrecarga de dados. Atualmente existem tantas fontes de dados, tantos dados dos quais extrair informação, que os operadores não conseguem acompanhar. Existe uma necessidade premente para sistemas que ajudem a escrutinar todos os dados, analisando e correlacionando, contribuindo desta maneira ao processo de tomada de decisão. Nesta dissertação, o principal objetivo é usar diferentes fontes de dados para detetar anomalias e contribuir para uma clara Recognised Maritime Picture (RMP). Para tal, é necessário saber que tipos de dados existem e quais é que se encontram disponíveis para análise posterior. Os dados escolhidos para esta dissertação foram dados Automatic Identification System (AIS) e dados de Monitorização Contínua das Atividades da Pesca (MONICAP), também conhecidos como dados de Vessel Monitoring System (VMS). De forma a armazenar dados correspondentes a um ano de AIS e MONICAP, foi criada uma base de dados em PostgreSQL. Para analisar e retirar conclusões, foi utilizada uma ferramenta de data mining, nomeadamente, o Orange. De modo a que pudesse ser avaliada a correlação entre fontes de dados e serem detetadas anomalias foram realizados vários testes. A correlação de dados nunca foi tão importante e pretende-se com esta dissertação mostrar que existe uma forma simples e eficaz de obter respostas de grandes quantidades de dados

Atualmente, diversas operações subaquáticas realizadas em mar aberto ou rios são efetuadas por sistemas dedicados, recorrendo regularmente, ao auxílio de ROV’s (Remotely Operated Vehicles) e AUV’s (Autonomous Underwater Vehicle). No desenrolar destas tarefas, estes aparelhos necessitam de se mover verticalmente ao longo de uma coluna de água. É neste contexto que os projetos “Deepfloat” e “Sidenav” têm como objetivo desenvolver um sistema de variação de lastro flexível para aplicações em profundidade, recorrendo ao conceito de movimento de óleo para efetuar o bombeamento da água, e, desta forma, aumentar o leque de operações a realizar em ambientes de elevadas pressões, ao mesmo tempo que se reduz a energia consumida nas mesmas e aumentando a capacidade de carga útil e de controlo em ambientes confinados. Assim, é necessário a existência de um sistema capaz de controlar a posição destes dispositivos enquanto se encontram em operações subaquáticas. Neste contexto, a presente dissertação tem como objetivo principal criar uma rotina de software que possibilite a identificação, através de técnicas de data mining, e o tracking direcional de fontes sonoras relativamente a um array de dois hidrofones, em Long Baseline (LBL), baseado na estima da Time difference of arrival (TDOA) de sinais aos mesmos. Para este efeito, são estudadas, ao longo do enquadramento teórico, matérias teóricas consideradas pertinentes para a compreensão da propagação acústica em ambiente aquático, de arquiteturas de arrays de hidrofones para o posicionamento de fontes sonoras e de identificação de sinais acústicos. Os dados utilizados para testar as rotinas em software, foram recolhidos no exercício “Robotics Exercise 2017” (REX 17), coordenado pelo Centro de Investigação Naval (CINAV). No Capítulo 8 serão discutidos os resultados obtidos, que se apresentaram com taxas de erro reduzidas. Este facto poderá dever-se à utilização de um baixo número de plataforma diferentes numa área consideravelmente reduzida. Currently, several underwater operations performed in the open sea or rivers are carried out by dedicated systems, using normally the aid of ROV's (Remotely Operated Vehicles) and AUV's (Autonomous Underwater Vehicle). In the course of these tasks, the devices will need to move vertically along a column of water. It is in this context that the "Deepfloat" and "Sidenav" projects aim to develop a flexible ballast variation system for in-depth applications, using the concept of oil movement to pump water, increasing the range of operations to be performed in high pressure environments, while reducing the energy consumption and increasing the payload capacity and control in confined environments. Thus, it is necessary to have a system capable of controlling the position of these devices while in underwater operations. In this context, the main objective of this dissertation is to create a software routine that allows the identification, through data mining techniques, and the directional tracking of sound sources in relation to an array of two hydrophones, organized in a Long Baseline (LBL) structure, based on the estimation of Time difference of arrival (TDOA) of signals between the hydrophones. For this purpose, theoretical matters considered relevant for the understanding of acoustic propagation in the aquatic environment, of hydrophone arrays architectures used in the positioning of sound sources and the identification of acoustic signals are studied. The data used to test the software routines were collected in the "Robotics Exercise 2017" (REX 17), coordinated by Centro de Investigação Naval (CINAV). In Chapter 8 we will discuss the results obtained, which presented reduced error rates. This may be due to the use of a small number of different platforms in a considerably reduced area.

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies Oceans are very important for mankind, because they are a very important source of food, they have a very large impact on the global environmental equilibrium, and it is over the oceans that most of the world commerce is done. Thus, maritime surveillance and monitoring, in particular identifying the ships used, is of great importance to oversee activities like fishing, marine transportation, navigation in general, illegal border encroachment, and search and rescue operations. In this thesis, we used images obtained with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) over the Atlantic Ocean to identify what type of ship (if any) is present in a given location. Images generated from UAV cameras suffer from camera motion, scale variability, variability in the sea surface and sun glares. Extracting information from these images is challenging and is mostly done by human operators, but advances in computer vision technology and development of deep learning techniques in recent years have made it possible to do so automatically. We used four of the state-of-art pretrained deep learning network models, namely VGG16, Xception, ResNet and InceptionResNet trained on ImageNet dataset, modified their original structure using transfer learning based fine tuning techniques and then trained them on our dataset to create new models. We managed to achieve very high accuracy (99.6 to 99.9% correct classifications) when classifying the ships that appear on the images of our dataset. With such a high success rate (albeit at the cost of high computing power), we can proceed to implement these algorithms on maritime patrol UAVs, and thus improve Maritime Situational Awareness.

A deteção remota pode ser definida como a “ciência” que possibilita a obtenção de informação sobre uma determinada área ou um determinado objeto ou fenómeno através da análise de dados adquiridos por um sensor (aeronaves ou satélites) que não está em contato direto com essa área, objeto ou fenómeno em estudo. Os satélites da constelação Sentinel do programa Copernicus têm o propósito de monitorizar o planeta Terra, nomeadamente a sua atmosfera, a terra e os oceanos e a Agência Espacial Europeia (ESA) é responsável pela implementação e gestão deste programa. O Copernicus é um programa de monitorização da Terra através de satélites e de estações em terra que está dividido em seis grandes áreas: atmosphere, sea, land, climate change, emergency management e security. O tema da dissertação, “Gestão de espaços marítimos através de informação de Deteção Remota”, retrata essencialmente a partilha de informação entre a Comissão Europeia, entidade que coordena o programa Copernicus, a ESA, a Agência Europeia de Segurança Marítima (EMSA), o Centro de Operações Marítimas (COMAR) e o Centro de Busca e Salvamento Marítimo (MRCC) por forma a que os seus utilizadores possam atuar nas áreas da poluição marítima, da fiscalização, do controlo de fronteiras, da vigilância marítima, entre outros, de um modo mais célere e com mais objetividade. A investigação desenvolvida pretende dar a conhecer como é obtida a informação de deteção remota, como esta é trabalhada, como é difundida, quem tem acesso a essa informação, como é utilizada e, por fim, enumera alguns pontos onde as áreas da busca e salvamento (MRCC) e da vigilância marítima (COMAR) podem ser melhoradas através da implementação de alguns produtos provenientes dos satélites Sentinel nos serviços em uso nesses mesmos centros. Será de equacionar a adição de uma camada extra de informação ao Oversee, software em utilização no COMAR/MRCC, com dados provenientes dos satélites Sentinel 1, 2 e 3, do programa Copernicus. Remote sensing can be defined as the "science" that makes it possible to obtain information about a certain area or a particular object or phenomenon through the analysis of data acquired by a sensor (aircraft or satellites) that is not in direct contact with that area, object or phenomenon under study. The Sentinel’s satellites constellation, from Copernicus program are intended to monitoring the planet Earth, including its atmosphere, land and oceans, and the European Space Agency (ESA) is responsible for implementing and managing this program. Copernicus is an Earth’s monitoring program from satellites and ground stations that is divided into six major areas: atmosphere, sea, land, climate change, emergency management and security. The subject of this dissertation, "Management of Maritime Spaces through Remote Sensing Information," essentially reflects the sharing of information between the European Commission, which co-ordinates the Copernicus program, the ESA, the European Maritime Safety Agency (EMSA), the Maritime Operations Centre (MOC) and the Maritime Search and Rescue Centre (MRCC) to work in the areas of maritime pollution, surveillance, border control, maritime surveillance, among others, in a more faster and more objectively way. This investigation intend to explain how the information is obtained, how it is worked, how it is disseminated, who has access to this information, how it is used and, finally, I will point some aspects where the search and rescue (MRCC) and maritime surveillance (MOC) areas can be improved through the use of some products from Sentinel’s satellites on services that this centres operate. The addition of an extra layer of information to the Oversee, software in use in COMAR/MRCC, with data from the Sentinel 1. 2 and 3 of the Copernicus program will be considered.

Este trabalho consistiu no projeto e construção de um veleiro autónomo de pequena escala. No início do trabalho, é feito um estudo acerca dos diferentes tipos de veículos autónomos, dando mais enfase aos veleiros. Em seguida, é iniciado o projeto do casco do veleiro, aplicando conceitos básicos de Arquitetura Naval. A forma do casco é desenhada com recurso ao programa DELFT Ship Free, onde são realizados estudos hidrodinâmicos do mesmo. Posteriormente é retratado a construção do casco projetado, com recurso a materiais compósitos e impressão 3D de componentes do veleiro. São ainda descritos os sensores, controladores, atuadores e programação desenvolvida para o veleiro. É também realizado um estudo sumário da estimativa de consumos e autonomia do sistema. No final, encontram-se os resultados obtidos das provas de mar efetuadas ao veleiro. This work is the project and construction of a small scale sailboat. It starts with an overview of the major types of unmanned vehicles. Then, we introduce the subject of designing the hull shape using naval architecture principles. The hull shape was drawn using DELFT Ship Free, where some hydrostatic and hydrodynamic studies were also made. The hull was built using steel reinforced composite materials and the peripheral systems were made using a 3D printer. A brief description of the electronic parts of the system is made, with emphasis on the sensors, actuators and microcontroller used. Some estimates are made on the cost of the project and the prototype, as well on it’s autonomy. Finally we present and discuss the results obtained in the testes and competitions where the sailboat was used.

The SOM is an artificial neural network based on an unsupervised learning process that performs a nonlinear mapping of high dimensional input data onto an ordered and structured array of nodes, designated as the SOM output space. Being simultaneously a quantization algorithm and a projection algorithm, the SOM is able to summarize and map the data, allowing its visualization. Because using the most common visualization methods it is very difficult or even impossible to visualize the SOM defined with more than two dimensions, the SOM output space is generally a regular two dimensional grid of nodes. However, there are no theoretical problems in generating SOMs with higher dimensional output spaces. In this thesis we present evidence that the SOM output space defined in up to three dimensions can be used successfully for the exploratory analysis of spatial data, two-way data and three-way data. Although the differences between the methods that are proposed to visualize each group of data, the approach adopted is commonly based in the projection of colour codes, which are obtained from the output space of 3D SOMs, in some specific bi-dimensional surface, where data can be represented according to its own characteristics. This approach is, in some cases, also complemented with the simultaneous use of SOMs defined in one and two dimensions, so that patterns in data can be properly revealed. The results obtained by using this visualization strategy indicates not only the benefits of using the SOM defined in up to three dimensions but also shows the relevance of the combined and simultaneous use of different models of the SOM in exploratory data analysis.

Os veículos autónomos fazem cada vez mais parte do nosso quotidiano, seja em lazer ou para outro tipo tarefas que sejam de difícil realização por parte do ser humano. Apesar de serem eficazes nas tarefas que realizam, estes estão limitados devido à autonomia da sua bateria. Este trabalho tem como objetivo o aumento da autonomia de um veleiro autónomo. Para tal foi desenvolvido um sistema auxiliar capaz de monitorizar e gerir a energia elétrica disponível no mesmo. Nesta dissertação, começou-se por definir quais as especificações pretendidas para os veleiros autónomos e, posteriormente os requisitos que o sistema auxiliar deveria apresentar. Depois de discriminadas todas as especificações do sistema de gestão de energia, elaborou-se um protótipo de uma placa que fizesse a gestão das baterias do veleiro autónomo FASt. Para a construção do protótipo efetuou-se um estudo dos vários microcontroladores existentes no mercado, bem como dos componentes necessários para o projeto. A escolha recaiu sobre o microcontrolador ATMega328P, sendo esse o centro de todo o sistema.Depois de escolhido o controlador, o mesmo foi programado para cumprir com os requisitos previamente identificados, fazendo uso do software e da linguagem utilizada na plataforma Arduino. A construção de placa do protótipo foi realizada já na fase final do projeto e posteriormente foram incorporados todos os componentes e realizados vários testes, recorrendo a uma simulação com recurso a um computador. Dos resultados obtidos conclui-se que este sistema auxiliar é uma mais valia para o veleiro, uma vez que é um sistema robusto, com uma elevada autonomia e capaz de assumir o comando do veleiro em caso de necessidade. Contudo, a integração do sistema a bordo do veleiro FASt está dependente da realização de mais testes. Nowadays, autonomous vehicles are a part of our daily lives. They are used not only for leisure, but also for other tasks that are difficult to perform. Despite these advantages, the autonomy of the battery is a limitation.This project aims to increase the autonomy of an autonomous sailboat. Therefore, a system capable of monitoring and manage the energy available was developed. In this dissertation, initially were defined the specifications for autonomous sailboats and, subsequently, the requirements that the system should provide. After all specifications of the power management system were discriminated, a prototype of a board capable of manage the autonomous sailboat FASt’s batteries was constructed. To build the prototype, a market study of the various microcontrollers and components required for the project was made. In the end, the ATMEGA328P microcontroller was chosen. Subsequently, the controller was programmed to accomplish the requirements previously identified, using the software and language from Arduino platform. After prototype board construction and incorporation of all components, several simulation tests were preformed, using a computer.The results obtained make possible to conclude that the system developed is an asset to the sailboat, since it is a robust system, with a high autonomy and capable to take the sailboat command, if necessary. However, more tests should be done in order to allow the integration of the system on sailboat FASt.

O oceano é atualmente explorado a vários níveis. A nível político e económico, recorde-se que 90% do comércio mundial é feito por mar. A nível de investigação, muitos são os que se dedicam ao estudo das características do leito do mar e do próprio meio subaquático, bem como da fauna e da flora marinhas. Deste crescente interesse pelo mundo submarino, surge a necessidade de o compreender enquanto meio de transmissão e receção de sinais e a melhor forma de o fazer é através da acústica submarina, por ser a onda do tipo sonora a que se propaga mais facilmente na água. A presente dissertação recorre a várias técnicas de data mining com o objetivo final de identificar uma fonte sonora, mais particularmente um navio, partindo de registos acústicos de navios já conhecidos. É realizado o enquadramento teórico e são apresentados os conceitos considerados pertinentes na área da acústica submarina e processamento de sinal, bem como descritos os métodos de classificação utilizados para identificar um novo registo acústico de navio. Os dados utilizados para treinar e testar os classificadores foram fornecidos pelo Instituto Hidrográfico, tendo sido todos obtidos no exercício naval Recognized Environmental Picture em 2013 (REP 13). Na fase de testes, após o préprocessamento dos dados, os resultados apontam, de uma forma geral, para uma elevada taxa de sucesso dos classificadores na identificação de um novo dado. Deve-se no entanto considerar uma limitação ao estudo, o facto dos registos acústicos terem sido recolhidos todos no mesmo local, num pequeno intervalo temporal. Futuramente fará sentido aplicar este método a uma escala maior, para que o sinal acústico de um navio por classificar seja facilmente associado ao navio a que pertence desde que conste numa base de dados. Esta ferramenta poderá ser utilizada pela Marinha com diversos propósito, entre os quais monotorização costeira e fiscalização. Today, oceans are persistently explored at different levels. On a political and economic level, around 90% of the world trade is conducted through sea. On a scientific level, both aquatic fauna and flora, as well as the characteristics of the seabed and the aquatic medium itself are all important objects of research. Being so, it is important to understand the sea as a mean of transmission and reception of signals, and the best way to do so is through submarine acoustics, as sound wave is the one that best propagates underwater. This thesis uses several data mining techniques to ultimately identify a determined sound source (more particularly a vessel), through the acoustic recordings of already known vessels. We present the theoric fundamentals in submarine acoustics and signal processing considered pertinent and describe the classification methods used to identify a new acoustic recording of a vessel. The data used to train and test the classifiers was provided by the Hydrographic Institute and recorded during the Recognized Environmental Picture naval exercise, in 2013 (REP 13). After preprocessing the data gathered in the test phase, the results indicate a high success rate in the classification of new data. However, it should be considered as a limitation, the fact that all the acoustic records have been collected in the same place, in a small period of time. In the future, it is important to implement this method on a larger scale, in order to easily associate the acoustic recording of an unidentified ship to it’s recording previously registered in a vessel acoustic database. This tool can be useful to the Navy for several purposes, including coastal monitoring and surveillance.

Submitted by Maria de Fátima Martins (escnaval.biblioteca@marinha.pt) on 2016-02-03T11:46:40Z No. of bitstreams: 1 Aspof EN-AEL Ramos da Palma 2015.pdf: 3621360 bytes, checksum: 8f4e6642c18e8209f163e02812deb27b (MD5) Made available in DSpace on 2016-02-03T11:46:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aspof EN-AEL Ramos da Palma 2015.pdf: 3621360 bytes, checksum: 8f4e6642c18e8209f163e02812deb27b (MD5) Previous issue date: 2015

Submitted by Maria de Fátima Martins (escnaval.biblioteca@marinha.pt) on 2016-01-20T14:37:10Z No. of bitstreams: 1 ASPOF M Padua Santos 2015.pdf: 2714497 bytes, checksum: 001779443f51694088efc4e6922f01e5 (MD5) Made available in DSpace on 2016-01-20T14:37:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ASPOF M Padua Santos 2015.pdf: 2714497 bytes, checksum: 001779443f51694088efc4e6922f01e5 (MD5) Previous issue date: 2015

Esta dissertação visa verificar a viabilidade de recorrer a um sistema sonar upward looking na deteção de náufragos, bem como a sua aplicação num UUV. Uma vez que quando à deriva a maior parte do corpo humano se encontra submerso, torna-se lógico pensar que o método mais eficaz de deteção será aquele que se propague no meio aquático. Um sistema deste tipo possibilita a obtenção de assinaturas quando é impraticável usar sistemas óticos, com maior eficiência e qualidade do que um que utilize ondas eletromagnéticas (por exemplo, radar). Esta tese contribui para o trabalho que o Centro de Investigação Naval (CINAV) está a desenvolver para o projeto ICARUS (unmanned search and rescue), procurando desenvolver a base de conhecimento para o desenvolvimento de um sistema autónomo para busca, deteção e salvamento de náufragos. This work aims to verify the feasibility of using a system upward looking sonar in castaway detection, as well as its application in a UUV . Being that when adrift most of the human body is submerged, it becomes logical to think that the most effective method of detection is one that spreads underwater. Such a system makes it possible to obtain signatures when it is impracticable to use optical systems, with greater efficiency and quality than one that uses electromagnetic waves (e.g. radar). This thesis contributes to the work that the Naval Research Centre ( CINAV ) is developing for the ICARUS project ( unmanned search and rescue ) , seeking to develop the knowledge base for the development of an autonomous system for search , detection and rescue of shipwrecked people.

Em Portugal, nas áreas de responsabilidade da Marinha Portuguesa (terrestre e marítima), as operações de inativação de engenhos explosivos são conduzidas pelo Comando Naval ou Comandos de Zona (por delegação do Comando Naval) e a sua execução está a cargo das unidades de mergulhadores. Na organização interna do Agrupamento de Mergulhadores o Destacamento de Mergulhadores Sapadores Nº 1 é o responsável por manter equipas de prontidão e executar este tipo de operações. Para a sua execução em segurança necessitam acima de tudo de meios e condições de segurança. A utilização de robôs, nesta área, é um ponto-chave no que se refere à segurança das equipas de inativação de engenhos explosivos. No final dos anos 80 dois robôs, existentes na Marinha Portuguesa e entregues à Esquadrilha de Submarinos, encontram-se inoperacionais e sem utilização por não cumprirem as tarefas para as quais foram construídos. No decorrer deste projeto existirá um plano de recuperação da capacidade de operação remota com ROV, através da reparação de um dos robôs e posteriormente o delinear do projeto para a criação de novos robôs, que definirá as linhas bases da construção, para futura incorporação nos Destacamentos de Mergulhadores Sapadores. In Portugal, in the Portuguese Navy areas of responsibility (land and sea), the Explosive Ordnance Disposal operations are conducted by the Naval Command or Maritime Zone Commands (by delegation from the Naval Command) and its execution is in charge of the Divers Units. In the Divers Group internal organization, the SapperDivers Detachment Nº 1 is the responsible for maintaining readiness teams and perform such operations. For a safety running execution they need above all means and safety conditions. The use of robots in this area is a key point for regarding the safety of explosive ordnance disposal teams. In the late 80s that two robots, in the Portuguese Navy and delivered to the Submarines Squadron for use of the Divers Units, are inoperative and therefore unused for not complying with the tasks for which they were made. During this project there was the built up of a plan for the recovery of remote operation capability with this robots, through the repair of one of the robots and then the outline of the project to create new robots, which define the baselines building for future incorporation in Sapper-Divers Detachments.

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial Neste estudo é proposto um sistema de visão para aterrar automaticamente um avião não tripulado (Unmanned Aerial Vehicle - UAV) comercialmente existente chamado AR4 num navio, sendo este sistema composto por uma simples câmara RGB (espectro visível). A aplicação prevê a sua colocação no convés de um navio para estimar a pose do UAV (posição 3D e orientação) durante o processo de aterragem. Ao utilizar um sistema de visão localizado no navio permite a utilização de um UAV com menos poder de processamento, reduzindo assim o seu tamanho e peso. O método proposto utiliza uma abordagem baseada no modelo 3D do objeto em que é necessária a utilização do modelo CAD 3D do UAV. A pose é estimada utilizando uma arquitetura baseada num filtro de partículas. A implementação utilizada é baseada nas estratégias de evolução presentes nos algoritmos genéticos, evitando assim perda de diversidade nas possibilidades criadas. Também é implementada filtragem temporal entre frames - filtro de Kalman unscented - por forma a obter uma melhor estimativa de pose. Os resultados mostram erros angulares e de posição compatíveis com o sistema de aterragem automática. O algoritmo é apropriado para aplicações em tempo real em standard workstations, com unidades de processamento gráfico. O UAV vai operar de um navio patrulha pertencente à Marinha de Guerra Portuguesa, o que implica a capacidade de aterrar num navio de 27 metros de comprimento, 5,9 metros de boca, com uma zona de aterragem pequena e irregular de 5x6 metros localizada na proa do navio. A implementação de um sistema completamente autónomo é muito importante em cenários reais, uma vez que estes navios têm uma guarnição limitada e os pilotos de UAV nem sempre se encontram disponíveis. Além disso, um sistema de visão é mais robusto em ambientes onde pode ocorrer empastelamento ao sinal GPS. Abstract: In this study a vision system for autonomous landing of an existing commercial aerial vehicle (UAV) named AR4 aboard a ship, based on a single standard RGB digital camera is proposed. The envisaged application is of ground-based automatic landing, where the vision system is located on the ship’s deck and is used to estimate the UAV pose (3D position and orientation) during the landing process. Using a vision system located on the ship makes it possible to use an UAV with less processing power, decreasing its size and weight. The proposed method uses a 3D model based pose estimation approach that requires the 3D CAD model of the UAV. Pose is estimated using a particle filtering framework. The implemented particle filter is inspired in the evolution strategies present in the genetic algorithms avoiding sample impoverishment. Temporal filtering is also implemented between frames – unscented Kalman filter – in order to get a better pose estimation. Results show that position and angular errors are compatible with automatic landing system requirements. The algorithm is suitable for real time implementation in standard workstations with graphical processing units. The UAV will operate from the Portuguese Navy fast patrol boats (FPB), which implies the capability of landing in 27 m length, 5.9 m breadth vessels, with a 5x6 m small and irregular landing zone located at the boat´s stern. The implementation of a completely autonomous system is very important in real scenarios,since this ships have only a small crew and UAV pilots are not usually available. Moreover a vision based system is more robust in an environment where GPS jamming can occur.

A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor in Information Management, specialization in Geographic Information Systems The size and dimensionality of available geospatial repositories increases every day, placing additional pressure on existing analysis tools, as they are expected to extract more knowledge from these databases. Most of these tools were created in a data poor environment and thus rarely address concerns of efficiency, dimensionality and automatic exploration. In addition, traditional statistical techniques present several assumptions that are not realistic in the geospatial data domain. An example of this is the statistical independence between observations required by most classical statistics methods, which conflicts with the well-known spatial dependence that exists in geospatial data. Artificial intelligence and data mining methods constitute an alternative to explore and extract knowledge from geospatial data, which is less assumption dependent. In this thesis, we study the possible adaptation of existing general-purpose data mining tools to geospatial data analysis. The characteristics of geospatial datasets seems to be similar in many ways with other aspatial datasets for which several data mining tools have been used with success in the detection of patterns and relations. It seems, however that GIS-minded analysis and objectives require more than the results provided by these general tools and adaptations to meet the geographical information scientist‟s requirements are needed. Thus, we propose several geospatial applications based on a well-known data mining method, the self-organizing map (SOM), and analyse the adaptations required in each application to fulfil those objectives and needs. Three main fields of GIScience are covered in this thesis: cartographic representation; spatial clustering and knowledge discovery; and location optimization.(...)

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação A manutenção condicionada baseia-se na utilização de técnicas de diagnóstico com o objectivo de identificar sintomas que denunciem a existência de anomalias em máquinas num estado precoce de desenvolvimento. Entre as principais técnicas incluise a análise de vibrações. O processo de análise e diagnóstico pode ser altamente consumidor de tempo, e exigir pessoal muito experiente e qualificado, pelo que se apresenta nesta dissertação uma proposta de tratamento automático dos dados. No capítulo 2 é apresentada uma revisão sobre os principais conceitos de manutenção, com particular ênfase na CBM (Condition Based Maintenance). De seguida é feita a escolha de um equipamento e recolha sistemática de dados de acordo com um plano de experiências devidamente fundamentado. É feita uma análise preliminar dos dados obtidos, usando apenas o nível global da potência das vibrações.(...)

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação. A modelação com Equações Estruturais (SEM, do inglês Structural Equation Modeling), é uma metodologia muito utilizada nas ciências sociais por ser especialmente adequada ao estudo de fenómenos complexos. Neste trabalho aborda-se a possibilidade de adoptar esta metodologia à modelação do estado das máquinas, tendo em vista implementar políticas de manutenção baseadas no estado ou condição (CBM, do inglês Condition Based Maintenance). Começa-se por uma revisão bibliográfica do conceito de Manutenção, de forma a enquadrar CBM, e do conceito SEM, identificando variáveis latentes e variáveis indicadoras. Seguidamente, é proposto um modelo para um motor marítimo de propulsão, testado inicialmente com dados artificiais a fim de averiguar da sua robustez, passando-se de seguida para a recolha e tratamento de dados reais. Finalmente conclui-se que a metodologia apresenta potencialidades para este tipo de problemas, alargando a possibilidade de aplicação de SEM a um domínio até à data não explorado, o da avaliação do Estado de Condição de um sistema mecânico, com a aplicação do conceito de variáveis latentes.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação The Self-Organizing Map (SOM) is an artificial neural network that performs simultaneously vector quantization and vector projection. Due to this characteristic, the SOM is an effective method for clustering analysis via visualization. The SOM can be visualized through the output space, generally a regular two-dimensional grid of nodes, and through the input space, emphasizing the vector quantization process. Among all the strategies for visualizing the SOM, we are particularly interested in those that allow dealing with spatial dependency, linking the SOM to the geographic visualization with color. One possible approach, commonly used, is the cartographic representation of data with label colors defined from the output space of a two-dimensional SOM. However, in the particular case of geo-referenced data, it is possible to consider the use of a three-dimensional SOM for this purpose, thus adding one more dimension in the analysis. In this dissertation is presented a method for clustering geo-referenced data that integrates the visualization of both perspectives of a three dimensional SOM: linking its output space to the cartographic representation through a ordered set of colors; and exploring the use of frontiers among geo-referenced elements, computed according to the distances in the input space between their Best Matching Units.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica The rapidly increasing volume of digital geographic data is overwhelming for conventional analysis techniques and methods. Therefore new approaches are needed to transform data into information, and ultimately, into knowledge. Exploratory data analysis is a foundation stone in this process. It is concerned with the formation of a simplified overview of data sets. Clustering and projection are among the examples of useful methods to achieve this task. The Self-Organizing Map (SOM) algorithm performs both, in a non-linear mapping from a high-dimensional data space to a low-dimensional space aiming to preserve the topological relations in the data. The aim of this thesis is to demonstrate the effectiveness of SOM application in visual exploration of physical geography data to support the delineation of Portuguese mainland regions. The main justifications for the application of SOM in this issue are its features of stressing local factors and topological ordering. For experimental assessment, the public domain thematic maps from Instituto do Ambiente are used. Several authors’ maps of Portuguese regions are used for evaluation of empirical results.(...)

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica There is growing concern about the environmental impacts and increasing difficulty to dispose preservative treated wood products at the end of their service life. In the next decades, in Portugal, a significant increase is expected in the amounts of treated wood that annually needs to be properly disposed. The recycling of these wastes, containing chromium, copper and arsenic (in the case of CCA-treated wood), should only be made after its remediation, so planning and optimisation of the remediation units locations is of major importance. The objective of this study is the development of a location model to optimise the location of remediation plants for the treatment of CCA-treated wood waste for further recycling, minimizing costs and respecting environmental criteria. The location model was implemented with geographic information using Geographic Information Systems (ArcGIS 8.2 © ESRI). All the uses of treated wood products were considered, using soil occupation data and the results of a questionnaire sent to wood preservation industries. Two different clustering methods (Self-Organizing Maps and K-means) were tested in different conditions to solve the multisource Weber problem using SOMToolbox for MATLAB. The solutions obtained with our data and with both clustering methods make sense and could be used to decide on the location of these plants. SOM has provided more robust and reproducible results than k-means, with the disadvantage of longer computing times. The main advantage of k-means, compared to SOM, is the reduced computing time allied to the fact that it allows us to obtain the best solutions in the majority of the cases, in spite of bigger variances and more geographical dispersion.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica The basic idea of a cartogram is to distort a map. This distortion comes from the substitution of area for some other variable (in most examples population). The objective is to scale each region according to the value it represents for the new variable, while keeping the map recognizable. The first cartograms were created to show the geographic distribution of population, in the context of human geography. Cartograms can be seen as variants of a map. The difference between a map and a cartogram is the variable that defines the size of the regions. In a map this variable is the geographic area of the regions, while in the cartogram any other georeferenced variable may be used. In this dissertation we present a general method for constructing density-equalizing projections or cartograms, using the basic SOM algorithm, providing a tool for geographic data presentation and analysis.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação. Quando se avalia o poder discriminante de um determinado modelo (com variável dependente dicotómica) recorrendo à curva ROC, é usual representar-se no mesmo gráfico o “Modelo perfeito” e o “Modelo aleatório” enquanto limites teóricos (superior e inferior) à capacidade discriminante. O presente trabalho propõe o cálculo de um limite superior complementar, derivado dos dados e conceptualmente distinto do obtido via o “Modelo perfeito”. Este novo limite designar-se-á “Capacidade discriminante dos dados” utilizados no desenvolvimento do(s) modelo(s) e encontra-se associado ao modelo Classificador Probabilista AP (Probabilistic a Posteriori Classifier). A utilidade desta abordagem passa por permitir, numa vertente mais prática, a estimação a priori (antes do trabalho exaustivo de modelação propriamente dito) da qualidade potencial dos dados para endereçar o problema de previsão em questão, bem como ajudar na rápida triagem das variáveis mais promissoras a incluir no futuro modelo preditivo a desenvolver. Numa vertente mais teórica, esta abordagem possibilita uma avaliação e uma comparação da capacidade efectiva que diferentes modelos preditivos apresentam na captura da capacidade discriminante encerrada nos dados. Complementa-se os resultados teóricos com ilustrações empíricas obtidas a partir do ajustamento de duas metodologias distintas - Regressão Logística e Redes Neuronais – a dados de um ficheiro contendo informação sobre o comportamento creditício de 46,000 Clientes. Os resultados práticos tornam ainda evidente como se relaciona o “novo” limite com o tema do overfitting.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação O marketing directo é uma estratégia de CRM cada vez mais usada no sector da banca, por isso o número de campanhas existentes neste tipo de negócio tem sido cada vez maior (Cohen, 2002). O plano de marketing de um banco é formado por um conjunto de acções ou campanhas com diferentes objectivos estratégicos e negociado entre os diferentes departamentos envolvidos no processo. Para cada uma das campanhas que formam o plano de marketing são seleccionados os melhores clientes, de acordo com os objectivos da campanha. Estes clientes são seleccionados com base em informação residente em grandes bases de dados e recorrendo muitas vezes a técnicas de Data Mining e descoberta de conhecimento conhecidas como Database Marketing (Pinto, 2006). No entanto, os clientes a incluir em cada campanha são escolhidos tendo em conta apenas os objectivos dessa campanha. Desta forma alguns clientes podem ser seleccionados para várias campanhas propondo diferentes produtos. Isto faz com que alguns clientes sejam sobrecarregados com várias comunicações. Além disso, outros factores como a capacidade dos canais não são considerados, porque cada campanha é implementada de forma isolada sem conhecer as restantes concorrentes (Cohen, 2002). Esta tese tem como objectivo principal o desenvolvimento de um processo que permita optimizar o plano de campanhas de um banco numa perspectiva holística tendo em vista a maximização do retorno do investimento. O processo deverá permitir seleccionar os clientes a contactar em cada campanha, tendo em consideração as várias combinações possíveis e um conjunto de restrições impostas. Apesar do actual desenvolvimento computacional, vamos verificar que este problema é de elevada complexidade devido à sua grande dimensão. Neste trabalho vai ser apresentado e analisado em detalhe o problema de optimização de campanhas e irá ser avaliado o forte impacto que o processo de optimização poderá ter no retorno de investimento.

Dissertação apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação Pretende-se elaborar um modelo preditivo ou processo analítico e sistemático de descoberta do conhecimento, orientado segundo os princípios da pertinência e da oportunidade, que detecte os hot spots da criminalidade, que faça uma previsão e propensão de ocorrência e ainda, que faça uma previsão da sua evolução, estagnação ou redução, sendo realizado a partir do estabelecimento de correlações entre conjuntos de dados criminais ocorridos no primeiro semestre do ano de 2007 no concelho de Lisboa. Este modelo poderá posteriormente ser aplicado a outras regiões do país.