Coleta de dados de inventário e levantamento de defeitos com smartphones e tratamento por meio de aprendizado de máquina para uso em sistemas de gerência de pavimentos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Pedro Henrique Fontenele Costa
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
dARK ID: ark:/83112/0013000004fn1
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/63127
Resumo: CARVALHO, P. H. F. C. Coleta de dados de inventário e levantamento de defeitos com smartphones e tratamento por meio de aprendizado de máquina para uso em sistemas de gerência de pavimentos. 2020, 71 f. Mestrado (Engenharia de Transportes) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2020.
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In most of these cities, the management of the pavements is carried out by city halls, which often, due to the size of the network, the lack of specialized labor, and the use of conventional assessment methods, tend to not comply - or even fail - appropriate periodicity and M&R practices, especially at the network level. On the other hand, there has been, in the last decade, the development of new technologies to aid in the assessment of pavement conditions. The use of sensors in current smartphones has proven to be a viable option for the collection of data used in Pavement Management Systems (SGP), due to its low cost and high productivity. The exploration of tools available in these devices, such as GNSS (Global Navigation Satellite System) receivers, accelerometers, and gyroscopes, as performed in this research, aims to collect, classify, treat and analyze data using Artificial Neural Networks (RNA) for the identification of irregularities in the pavement, to compose an Urban Pavement Management System (UPMS) platform. Data collection took place at the Pici Campus of the Federal University of Ceará, with a passenger vehicle and a smartphone with the Android operating system. The proposed models were able to identify irregularities in the pavement, such as potholes, with an average accuracy of 84%, as well as different types of pavement, with an average accuracy of 98%. The results obtained, therefore, attest in favor of the technique as being a modern alternative or complement to the traditional methods of assessing pavement conditions regarding the aforementioned characteristics. Therefore, this work intends to contribute to , guiding the manager in the assignment and prioritization of critical or defective segments that require intervention or complimentary assessment, assisting in the most appropriate decision making regarding the strategies of M&R to be carried out.No contexto das cidades brasileiras, a necessidade de Manutenção e Reabilitação (M&R) constantes da infraestrutura viária torna-se uma prioridade para o seu adequado funcionamento, desenvolvimento e atendimento dos interesses dos seus usuários nos quesitos de conforto, segurança e Custo Operacional do Veículo (COV). Na maioria dessas cidades, a gerência dos pavimentos é realizada pelas prefeituras, que, muitas vezes, devido ao tamanho da malha, a falta de mão de obra especializada e ao uso de métodos convencionais de avaliação, tendem a não cumprir, ou mesmo falhar, na periodicidade e nas práticas de M&R adequadas, sobretudo a nível de rede. Por outro lado, tem-se, na última década, o desenvolvimento de novas tecnologias para o auxílio à avaliação das condições dos pavimentos. O uso de sensores presentes nos smartphones atuais vem se mostrando uma opção viável para coleta de dados que compõem os Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGP), devido a seu baixo custo e alta produtividade. A exploração de ferramentas disponíveis nesses aparelhos, tais como receptores GNSS (Global Navigation Satellite System), acelerômetros e giroscópios, da forma realizada nesta pesquisa, objetiva a coleta, classificação, tratamento e análise de dados com uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a identificação de irregularidades no pavimento, com o intuito de compor uma plataforma de Sistema de Gerência de Pavimentos Urbanos (SGPU). A coleta de dados ocorreu no Campus do Pici da Universidade Federal do Ceará, com um veículo de passeio e um smartphone com sistema operacional Android. Os modelos propostos puderam identificar irregularidades no pavimento, como buracos, lombadas e tachões, com acurácia média de 84%, assim como tipos distintos de revestimento, com acurácia média de 98%. Os resultados obtidos, portanto, atestam a favor da técnica como sendo uma alternativa moderna ou complemento aos métodos tradicionais de avaliação das condições dos pavimentos, no que tange as características citadas. Deste modo, pretende-se contribuir para Sistema de Gerência de Pavimentos Urbanos (SGPU), orientando o gestor na indicação e priorização de trechos críticos ou com algum tipo de defeito específico que demande uma intervenção ou avaliação complementar, auxiliando na tomada de decisão mais adequada quanto às estratégias de M&R a serem realizadas.Oliveira, Francisco Heber Lacerda deReis, Saulo Davi Soares eCarvalho, Pedro Henrique Fontenele Costa2021-12-20T17:08:36Z2021-12-20T17:08:36Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCARVALHO, P. H. F. C. 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