Identificação de patologias em pavimentos rodoviários utilizando inteligência artificial.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas, Gabriel Tavares de Melo
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Nobre Júnior, Ernesto Ferreira
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/56725
Resumo: In this work, we intend to implement an algorithm for detecting pathologies on the road pavement. For this, the image collection process, training of the Deep Learning algorithm and, finally, classification were carried out. For the classification, in this object of study, two classes were used: holes and patches. In the result, an accuracy of 97% was obtained for holes and 92% for patches. In addition, a detection algorithm validation software was developed.
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spelling Identificação de patologias em pavimentos rodoviários utilizando inteligência artificial.Pavimentos - DefeitosAprendizado de máquinaAlgorítmos computacionaisAprendizado profundoAlgoritmosTomada de DecisõesIn this work, we intend to implement an algorithm for detecting pathologies on the road pavement. For this, the image collection process, training of the Deep Learning algorithm and, finally, classification were carried out. For the classification, in this object of study, two classes were used: holes and patches. In the result, an accuracy of 97% was obtained for holes and 92% for patches. In addition, a detection algorithm validation software was developed.Neste trabalho, pretende-se realizar a implementação de um algoritmo de detecção de patologias no pavimento rodoviário. Para isso, foi realizado o processo de coleta de imagens, treinamento do algoritmo de Deep Learning e, por fim, a classificação. Para a classificação, foi utilizado neste objeto de estudo, duas classes: buracos e remendos. No resultado, foi obtido uma acurácia de 97% para buracos e 92% para remendos. Além disso, foi desenvolvido um software de validação do algoritmo de detecção.2021-02-24T13:22:09Z2021-02-24T13:22:09Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectapplication/pdfFREITAS, Gabriel Tavares de Melo ; NOBRE JÚNIOR, Ernesto Ferreira. Identificação de patologias em pavimentos rodoviários utilizando inteligência artificial. In: CONGRESSO DE PESQUISA E ENSINO EM TRANSPORTES. 34º., 100% Digital, 16 a 21 nov. 2020. Anais [...], [s.l]: Editora: Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2020. p.831-834.978-65-89319-00-9http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/56725Freitas, Gabriel Tavares de MeloNobre Júnior, Ernesto Ferreiraporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-06-02T11:53:16Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/56725Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2022-06-02T11:53:16Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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