Identificação de irregularidades de superfície por meio de machine learning para sistemas de gerência de pavimentos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Pedro Henrique Fontenele Costa
Data de Publicação: 2019
Outros Autores: Oliveira, Francisco Heber Lacerda de, Reis, Saulo Davi Soares e
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/69417
Resumo: O uso de sensores presentes nos smartphones atuais vem se mostrando uma opção viável para coleta de dados em Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGP), devido a seu baixo custo e alta produtividade. A exploração de ferramentas disponíveis nesses aparelhos, tais como GPS (Global Positioning System), acelerômetros e giroscópios, é parte da proposta desta pesquisa, em que a obtenção de parâmetros de conforto ao rolamento de vias urbanas tem como objetivo auxiliar o SGP de órgãos responsáveis por meio de técnicas de machine learning na interpretação dos sinais obtidos. Os resultados preliminares identificaram locais com presença de buracos, dentre outras interferências nos pavimentos analisados, assim como o tipo de revestimento, orientando ao gestor na tomada de decisão mais adequada quanto à possível manutenção ou reabilitação a ser realizada.
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