DETECÇÃO AUTOMATICA DE DEFEITOS EM TRILHOS FERROVIARIOS ATRAVÉS DE VISÃO COMPUTACIONAL
DOI:
https://doi.org/10.51891/rease.v10i11.17227Palavras-chave:
Inteligência Artificial. Visão Computacional. Machine Learning. Trilhos Ferroviários. Detecção de Defeitos. Classificação de Defeitos. Manutenção Ferroviária.Resumo
A Inteligência Artificial tem se mostrado uma ferramenta promissora na área de visão computacional. Neste trabalho, propõe-se a construção de uma solução utilizando técnicas de Machine Learning para a detecção de defeitos superficiais em trilhos. A partir de um conjunto de dados obtidos por meio de imagens dos trilhos, será desenvolvido um modelo capaz de identificar defeitos, visando aumentar a segurança e eficiência na manutenção ferroviária. Como resultados preliminares, foi criado um modelo de classificação que apresenta métricas de avaliação satisfatórias, evidenciando o potencial da aplicação para auxiliar nas inspeções de trilhos ferroviários.
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Publicado
2024-11-29
Como Citar
Barroso, M. S., & Queiroz, J. A. (2024). DETECÇÃO AUTOMATICA DE DEFEITOS EM TRILHOS FERROVIARIOS ATRAVÉS DE VISÃO COMPUTACIONAL. Revista Ibero-Americana De Humanidades, Ciências E Educação, 10(11), 7616–7629. https://doi.org/10.51891/rease.v10i11.17227
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Artigos
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