Este estudo envolveu o treinamento de seis redes neurais com configurações personalizadas para detectar automaticamente defeitos nos pavimentos, utilizando o framework YOLOv3. A aquisição de imagens e vídeos retratando defeitos do pavimento foi realizada utilizando smartphones e câmeras de ação, levando à organização de seis datasets distintos. Cada rede neural foi submetida a treinamento e validação com o objetivo de atingir a precisão ideal na detecção automatizada de objetos. A aplicação do YOLOv3 possibilitou a realização eficiente de levantamentos de defeitos, contribuindo para o diagnóstico da qualidade do pavimento e fornecendo subsídios para a tomada de decisão na gestão dos transportes rodoviários. Ao final da análise, constatou-se que o método de enquadramento com maior eficácia atingiu uma taxa de precisão de 98%. Os resultados demonstram a eficácia do YOLOv3 na identificação dos defeitos, ressaltando a importância das técnicas de coleta e enquadramento e contribuindo para aumentando do conhecimento existente sobre detecção automatizada de defeitos em pavimentos.


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    Titel :

    Avaliação da detecção automatizada de defeitos em pavimentos com YOLOv3: impacto das técnicas de coleta




    Erscheinungsdatum :

    2024




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Unbekannt




    Avaliação do desempenho de redes neurais convolucionais para detecção automática de trincas em pavimentos

    Francisco Dalla Rosa / Laura Dall'Igna Favretto / Vítor Borba Rodrigues et al. | DOAJ | 2020

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    Deividi da Silva Pereira / Lúcio Salles de Salles / Flavia Campos Macedo Britto et al. | DOAJ | 2018

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    Maria Teresa Françoso / Heloisa Moraes Treiber / Irving J. Pizarro Marchena et al. | DOAJ | 2020

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