Detecção de danos em estruturas de concreto utilizando fotografias aéreas obtidas por VANTs - Santos, Bruno Soares dos [UNESP] (2024)
Este estudo apresenta uma abordagem para a inspeção de obras de arte especiais (OAE), como pontes, utilizando veículos aéreos não tripulados (VANTs) e técnicas avançadas de Inteligência Artificial. O objetivo é aprimorar a segurança e reduzir custos na manutenção de infraestruturas de concreto. Desenvolveu-se uma metodologia detalhada de captura de imagens, garantindo a obtenção de dados precisos e confiáveis. O método proposto emprega um banco de dados de imagens representativo, com 19.659 imagens de estruturas com e sem danos, para treinar algoritmos eficientes na detecção de fissuras e outros defeitos. A investigação dos métodos de pré-processamento revela que o filtro Gaussiano apresenta o melhor desempenho em aumentar a eficiência dos métodos de classificação. Na detecção de bordas, o método Sobel se destaca. As Redes Neurais Convolucionais (CNN) foram utilizadas na identificação de trincas, demonstrando uma acurácia de 90,31%, F1-Score de 90,50% e precisão de 91,00%, superando técnicas tradicionais de classificação, como Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) e Regressão Logística. A análise da influência da quantidade de imagens reforçou a importância de uma distribuição equilibrada para otimizar o desempenho do modelo. Como resultado final, tem-se a elaboração de códigos computacionais para a análise automática das imagens capturadas e a criação de um protocolo de vistoria aérea otimizado, visando a manutenção eficiente e precisa de infraestruturas críticas.