Método para classificação morfológica e funcional de ativos urbanos baseada em sistema de inteligência artificial.
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3153/tde-25092025-074145/ |
Resumo: | A digitalização da cadeia produtiva da construção civil é um processo recente, porém seus benefícios já são tangíveis e o volume de pesquisas acadêmicas relacionadas a este tema é cada vez maior. Tecnologias como visão computacional, realidade aumentada, modelagem tridimensional, BIM, GIS, laser scanning, sensores embarcados conectados (IoT) e sensores vestíveis (wearables) estão sendo utilizadas para aprimorar os projetos, canteiros de obra e os processos de operação e manutenção de empreendimentos. O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema no qual hardwares dedicados embarcados em veículos, equipados com microcâmeras de baixo custo fixadas internamente ao para-brisa, sejam capazes de monitorar as condições e defeitos do pavimento urbano através de três etapas: detecção automática, classificação e medição dos objetos. Tal sistema pode ser de grande valia no monitoramento da operação e tomada de decisão de manutenção no ambiente urbano. O programa experimental consiste em elaborar um conjunto de algoritmos de inteligência artificial e visão computacional que seja capaz de detectar automaticamente buracos e fissuras no pavimento a partir de imagens de vídeo, diferenciar suas características e finalmente medir suas dimensões reais a partir de dois métodos de visão computacional. O sistema será testado em laboratório e em um circuito com diferentes tipos de pavimentos e os resultados do método proposto serão validados manualmente no local, gerando um comparativo entre as tecnologias propostas para a medição de objetos. |
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Método para classificação morfológica e funcional de ativos urbanos baseada em sistema de inteligência artificial.Method for morphological and functional classification of urban assets based on artificial intelligence system.Artificial intelligenceAtivos urbanosComputer visionDecentralized monitoringEletrônica embarcadaEmbedded electronicsInteligência artificialMonitoramento descentralizadoUrban assetsVisão ComputacionalA digitalização da cadeia produtiva da construção civil é um processo recente, porém seus benefícios já são tangíveis e o volume de pesquisas acadêmicas relacionadas a este tema é cada vez maior. Tecnologias como visão computacional, realidade aumentada, modelagem tridimensional, BIM, GIS, laser scanning, sensores embarcados conectados (IoT) e sensores vestíveis (wearables) estão sendo utilizadas para aprimorar os projetos, canteiros de obra e os processos de operação e manutenção de empreendimentos. O objetivo deste trabalho é desenvolver um sistema no qual hardwares dedicados embarcados em veículos, equipados com microcâmeras de baixo custo fixadas internamente ao para-brisa, sejam capazes de monitorar as condições e defeitos do pavimento urbano através de três etapas: detecção automática, classificação e medição dos objetos. Tal sistema pode ser de grande valia no monitoramento da operação e tomada de decisão de manutenção no ambiente urbano. O programa experimental consiste em elaborar um conjunto de algoritmos de inteligência artificial e visão computacional que seja capaz de detectar automaticamente buracos e fissuras no pavimento a partir de imagens de vídeo, diferenciar suas características e finalmente medir suas dimensões reais a partir de dois métodos de visão computacional. O sistema será testado em laboratório e em um circuito com diferentes tipos de pavimentos e os resultados do método proposto serão validados manualmente no local, gerando um comparativo entre as tecnologias propostas para a medição de objetos.The digitalization of the construction production chain is a recent process, but its benefits are already tangible and the volume of academic research related to this topic is increasing. Technologies such as computer vision, augmented reality, three- dimensional modeling, BIM, GIS, laser scanning, connected embedded sensors (IoT) and wearable sensors are being used to improve projects, construction sites and the operation and maintenance processes of enterprises. The objective of this work is to develop a system in which dedicated hardware embedded in vehicles, equipped with low-cost micro cameras fixed internally to the windshield, are capable of monitoring the conditions and defects of urban pavement through three steps: automatic detection, classification and measurement of objects. Such a system can be of great value in monitoring operations and making maintenance decisions in the urban environment. The experimental program consists of developing a set of artificial intelligence and computer vision algorithms that are capable of automatically detecting potholes and cracks in the pavement from video images, differentiating their characteristics and finally measuring their real dimensions using two different computer vision methods. The system will be tested in thelaboratory and on a circuit with different types of pavements and the results of the proposed method will be manually validated on site, generating a comparison between the two proposed technologies for measuring objects.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMaranhão, Flávio LealSchiffini, Giovanni Bruno Molitor2025-03-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3153/tde-25092025-074145/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-09-25T10:56:02Zoai:teses.usp.br:tde-25092025-074145Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-09-25T10:56:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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