52Segmentación de tejido cerebral mediante redes neuronales convolucionales basadas en U-Net 
Home Page  

  • SciELO

  • SciELO


RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

 ISSN 1646-9895

GONCALVES, Miguel et al. Protótipo de Solução para Detetar e Sinalizar Defeitos em Pavimentos Rodoviários Baseado em Técnicas de Visão Computacional. []. , 52, pp.25-44.   31--2023. ISSN 1646-9895.  https://doi.org/10.17013/risti.52.25-44.

Este artigo apresenta um protótipo funcional para avaliar e validar a utilização de técnicas de visão computacional, na identificação de defeitos em pavimentos rodoviários, no contexto de uma cidade inteligente. É realizado um estudo de avaliação de desempenho de três redes neuronais convolucionais, YoloV4-Tiny, SSD MobileNet e RetinaNet, aplicadas a este cenário. Partindo dos resultados observados, descreve-se a proposta e o processo de implementação do protótipo, que tem por base uma plataforma Raspberry Pi 4. O protótipo é sujeito a validação e testes funcionais. Comparativamente ao método atualmente utilizado pela Infraestruturas de Portugal, para a identificação de defeitos em pavimentos, esta abordagem é mais ágil, eficaz e eficiente, contribuindo para uma rápida deteção e notificação dos mesmos.

: Cidades Inteligentes; Pavimentos Rodoviários; Deteção de Defeitos; Visão Computacional; Redes Neuronais Convolucionais; Deteção de Objetos; Protótipo.

        ·     · |     · ( pdf )