Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Branco, Luiz Henrique Castelo |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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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: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18143/tde-07082017-152050/
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Resumo: |
Sistemas de Transportes Inteligentes (STIs) englobam um conjuntos de tecnologias (Sensoriamento Remoto, Tecnologia da Informação, Eletrônica, Sistemas de Comunicação de Dados entre outros) que visam oferecer serviços e gerenciamento de tráfego avançado para meios de transporte rodoviário, aéreo e outros. A obtenção de informações a respeito das características e das condições do pavimento das estradas constitui uma parte importante dentro do sensoriamento nesses STIs. Investigar novas técnicas, metodologias e meios de automatizar a obtenção dessas informações é parte deste trabalho. Uma vez que existem diferentes tipos de defeitos em vias pavimentadas, esta tese apresenta a proposta de uma metodologia que permite a obtenção, de forma automática, das condições dos pavimentos asfálticos. A obtenção dos dados foi realizada por meio do Sensoriamento Remoto com uso de Veículos Aéreos Não Tripulados. A utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina na detecção automática possibilitou alcançar uma acurácia de 99% na detecção de pavimentos asfálticos flexíveis e 92% na identificação de defeitos em alguns experimentos. Como resultado obteve-se o diagnóstico automático, não só das condições da via, mas de diferentes tipos de defeitos presentes em pavimentos. |