Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Coelho, Sandra Vanessa Correia
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.26/31046
Resumo: Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas Moniz
id RCAP_67117f6fbc0d58e08ca643029db09ff0
oai_identifier_str oai:comum.rcaap.pt:10400.26/31046
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viaçãoTintas automóveisFTIR-ATRAcidentes de viaçãoModelo preditivoDissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas MonizA análise de tintas automóveis pode tornar-se complexa, devido às composições físicas e químicas destas, bem como à pequena quantidade disponível. Para tal, recorre-se a técnicas precisas para a análise deste tipo de amostras, onde seja possível a análise de pequenas porções, como o FTIR-ATR. O presente trabalho tem como objetivo avaliar o potencial discriminatório do FTIR-ATR na análise de tintas trituradas como um todo, ou seja, sem qualquer distinção de camadas, desenvolvendo, assim uma metodologia de identificação de veículos envolvidos em acidentes de viação através da análise de amostras resultantes de transferências de tinta. No decorrer do trabalho, foram analisados dois tipos de amostras: amostras de referência e amostras de casos reais. As primeiras foram trituradas e efetuaram-se misturas entre pares de tinta em diferentes rácios para simular as transferências de tinta. As amostras de casos reais, foram obtidas nos locais onde ocorreram os acidentes de viação com o auxílio do Destacamento Territorial de Almada da GNR, sendo igualmente trituradas. Todas as amostras foram analisadas seguindo a mesma metodologia. Os resultados obtidos a partir das amostras de referência apresentam diferenças nos espetros entre as amostras puras que se propagam nos espetros dos rácios de cada mistura. O modelo preditivo desenvolvido para estas amostras indica uma boa capacidade identificativa, tendo sido obtidos valores de exatidão entre 84,44% e 97,78%. No entanto, este modelo tem uma exatidão de apenas 40% para as amostras puras (melhor do que a exatidão inicial de previsão, cerca de 10%). Como não se obtiveram amostras de casos reais em sintonia com as amostras de referência, o modelo preditivo desenvolvido não foi aplicado aos casos reais. Os resultados obtidos são promissores, revelando que a metodologia desenvolvida poderá permitir futuramente a identificação de automóveis a partir de amostras de tinta transferida recorrendo às técnicas descritas.The analysis of automotive paints can become complex due to their physical and chemical compositions as well as the short amount available. Hence, precise techniques are used for the analysis of this type of samples, where it is possible to analyse of small portions, such as ATR-FTIR. The thesis aim is to evaluate the discriminatory potential of ATR-FTIR for the analysis of milled automotive paints as a whole, i.e. without any layers distinction, thus developing a methodology for identifying vehicles involved in road accidents through analysis of samples resulting of paint transfers. Two types of samples were analysed: reference samples and real case samples. The reference samples were milled and mixtures of paint pairs were mixed at different ratios to simulate the transfers of paint. The real case samples were obtained from places where traffic accidents occurred with the help of Destacamento Territorial de Almada da GNR. All samples were analysed using the same methodology. The results obtained from the reference samples show differences in spectra between pure samples that propagate in the spectra of each mixture for different racios. The predictive model developed for the reference samples indicates a good identification ability, with accuracy values ranging from 84,44% and 97,78%. However, this model for pure reference samples only indicates an accuracy of 40% (this value is considered positive since the initial accuracy was 10%). Since it wasn’t possible to obtain real case samples in line with the reference samples, the developed predictive model was only used in the reference samples. The results obtained are promising, revealing that the developed methodology could allow, in the future, the identification of vehicles from transferred paint samples using described techniques.Almeida, Maria Catarina deRepositório ComumCoelho, Sandra Vanessa Correia2020-01-20T15:26:26Z2019-12-01T00:00:00Z2019-12-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.26/31046202371158porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-10-06T14:54:04Zoai:comum.rcaap.pt:10400.26/31046Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T15:09:51.517994Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
title Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
spellingShingle Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
Coelho, Sandra Vanessa Correia
Tintas automóveis
FTIR-ATR
Acidentes de viação
Modelo preditivo
title_short Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
title_full Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
title_fullStr Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
title_full_unstemmed Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
title_sort Identificação de veículos a partir de tintas automóveis transferidas em acidentes de viação
author Coelho, Sandra Vanessa Correia
author_facet Coelho, Sandra Vanessa Correia
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Almeida, Maria Catarina de
Repositório Comum
dc.contributor.author.fl_str_mv Coelho, Sandra Vanessa Correia
dc.subject.por.fl_str_mv Tintas automóveis
FTIR-ATR
Acidentes de viação
Modelo preditivo
topic Tintas automóveis
FTIR-ATR
Acidentes de viação
Modelo preditivo
description Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Universitário Egas Moniz
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-12-01T00:00:00Z
2019-12-01T00:00:00Z
2020-01-20T15:26:26Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10400.26/31046
202371158
url http://hdl.handle.net/10400.26/31046
identifier_str_mv 202371158
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799129967864315904

Registros relacionados