USO DE TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE IMAGEM PARA INSPEÇÃO DE ESTRUTURAS DE TELHADOS DE EDIFICAÇÕES PARA FINS DE ASSISTÊNCIA TÉCNICA
DOI:
https://doi.org/10.46421/entac.v18i.1178Palavras-chave:
Inspeção de telhados, veículo aéreo não tripulado, manutenção e operação predial, processamento de imagemResumo
O telhado é um sistema complexo e importante, pois protege os demais elementos internos da edificação contra intempéries. Entretanto, do ponto de vista de assistência técnica, esta é uma estrutura de difícil inspeção. Neste contexto, o Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) pode contribuir para inspeções de telhado, fornecendo uma grande quantidade de dados em um curto espaço de tempo e permitindo a visualização de patologias em áreas difíceis. Além disso, o uso de aprendizado de máquina e visão computacional podem contribuir para automatizar o reconhecimento destas patologias. O objetivo deste estudo foi avaliar o uso de técnicas de processamento de imagens para inspeção de telhados para fins de assistência técnica. Para tanto, foram realizados treinamentos e testes dos algoritmos de processamento de imagens do Custom Vision, da Microsoft, para os tipos de não conformidades identificados nos telhados, em uma base de 1661 imagens coletadas com VANT de 61 telhados de edificações em uso. Os resultados indicaram 72% de identificação das não conformidades analisadas, com erro de 11,5%. Assim, foi validada a utilização do Custom Vision como ferramenta de processamento de imagem para identificação de problemas de telhados para fins de assistência técnica.
Referências
CONCEIÇÃO, J.; POÇA, B.; BRITO, J.; FLORES-COLEN, I.; CASTELO, A. Inspection, Diagnosis, and Rehabilitation System for Flat Roofs. Journal Of Performance Of Constructed Facilities, v. 31, n. 6, p. 04017100, 2017.
FANG, W.; DING, L.; ZHONG, B.; LOVE, P.; LUO, H. Automated detection of workers and heavy equipment on construction sites: A convolutional neural network approach. Advanced Engineering Informatics, v. 37, p. 139-149, 2018.
GARCEZ, N.; LOPES, N.; BRITO, J.; SILVESTRE, J. System of inspection, diagnosis and repair of external claddings of pitched roofs. Construction And Building Materials, v. 35, p. 1034-1044, 2012.
IRIZARRY, J.; COSTA, D.B.; KIM, S. Potential applications of Unmanned Aerial systems for construction management tasks. In: International Conference on Innovative Production and Construction, 2015, Perth. Proceedings... Perth: IPC, 2015.
KRAWCZYK, J; MAZUR, A.; SASIN, T.; STOKLOSA, A. Infrared building inspection with unmanned aerial vehicles. Transactions of the Institute of Aviation, v. 240, n. 3, p. 32–48, 2015.
KULKARNI, P.; LONDHE, S.; DEO, M. Artificial neural networks for construction management: a review. Journal of Soft Computing in Civil Engineering, v. 1, n. 2, p. 70-88, 2017.
NATH, N.; BEHZADAN, AMIR H.; PAAL, S. Deep learning for site safety: Real-time detection of personal protective equipment. Automation in Construction, v. 112, p. 103085, 2020.
SILVEIRA, B.; MELO, D.; COSTA, D. Using UAS for Roofs Structure Inspections at PostOccupational Residential Buildings. In: International ICCCBE and CIB W78 Joint Conference on Computing in Civil and Building Engineering 2020 - 18th ICCCBE + 37th CIB W78 2020 (em fase de publicação).
WALTER, A.; LOPES, J.; DE BRITO, J. Flat-roof waterproofing to prevent anomalies on its surface.
In: International Symposium on Building Pathology, Durability and Rehabilitation, 2, 519–528, 2003, Lisboa. Proceedings... Lisboa: CBPDR, 2003 WAZIRI, B.; BALA, K.; BUSTANI, S. Artificial neural networks in construction engineering and management. International Journal Of Architecture, Engineering And Construction, v. 6, n. 1, p. 50-60, 2017.
ZHANG, C. Development of a UAV-based remote sensing system for unpaved road condition assessment’. In: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing Annual Conference, p. 820–826, 2008, Portland. Proceedings... Portland: ASPRS, 2008.
