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

Autores

  • Francisco Dalla Rosa Federal University of Passo Fundo, Rio Grande do Sul – Brazil, https://orcid.org/0000-0001-6902-1430
  • Laura Dall'Igna Favretto Federal University of Passo Fundo, Rio Grande do Sul – Brazil,
  • Vítor Borba Rodrigues Federal University of Passo Fundo, Rio Grande do Sul – Brazil,
  • Nasir G. Gharaibeh Texas A&M University, Texas – Estados Unidos

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2283

Palavras-chave:

Redes Neurais Convolucionais. Gerência de Pavimentos. Detecção automatizada de trincas em pavimentos. Visão computacional.

Resumo

Neste artigo é avaliado o potencial de Redes Neurais Convolucionais (RNC) como ferramenta automatizada para detecção de trincas em superfícies de pavimentos. Foram utilizadas fotografias da superfície de diferentes segmentos de um pavimento do tipo Cheapseal, obtidas a partir de câmeras fotográficas montadas em veículos. As imagens foram avaliadas a partir da proposta do uso de duas arquiteturas de redes neurais convolutionais e implementadas com o auxílio da biblioteca de aprendizado de máquina PyTorch, o qual possui código aberto e disponível na forma de script em linguagem Python. As imagens foram processadas com o uso de três técnicas diferentes, com o intuito de avaliar a influência da complexidade dos algoritmos propostos. Para análise da performance da rede neural, foram utilizadas como métricas de avaliação a acurácia, a precisão, o recall e o F1 score. Os resultados apontaram que a arquitetura da rede neural escolhida apresentou desempenho satisfatório na detecção de trincas, bem como indicam que a complexidade da rede é um dos fatores a ser considerado durante o processo de classificação das imagens.

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Publicado

15-12-2020

Como Citar

Dalla Rosa, F., Favretto, L. D., Rodrigues, V. B., & Gharaibeh, N. G. (2020). Avaliação do desempenho de redes neurais convolucionais para detecção automática de trincas em pavimentos. TRANSPORTES, 28(5), 267–279. https://doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2283

Edição

v. 28 n. 5 (2020)

Seção

Artigos

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