Avaliação das redes YOLO para detecção de danos em coberturas em tempo real visando apoio a gestão de manutenção - Vieira Fernandes Braga, Pedro Afonso; Souza Silva, Alisson; Santos Oliveira, Walisson; Bastos Costa, Dayana (SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO NA CONSTRUÇÃO, 2025)
A detecção automática de defeitos em telhados e coberturas utilizando drones enfrenta desafios relacionados à precisão, eficiência computacional e viabilidade de implementação em sistemas embarcados. Nesse sentido, com o avanço das arquiteturas de Aprendizado Profundo, como o YOLO, tornou-se possível realizar inspeções prediais de forma mais rápida e precisa, reduzindo custos e riscos associados a métodos tradicionais. Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho de diferentes versões do YOLO (v5 a v11) na detecção de defeitos em telhados, comparando métricas de precisão, mAP50 e tempo de inferência para identificar o modelo mais adequado para aplicações em tempo real. Nesse contexto, foram utilizadas 7.210 imagens capturadas por drones, pré-processadas e divididas em conjuntos de treinamento, validação e teste. Seis modelos YOLO foram treinados e avaliados, com ajustes de hiperparâmetros para garantir comparabilidade. O YOLOv9 destacou-se com a maior precisão (66,6%) e mAP50 (53,9%), enquanto o YOLOv5 apresentou o menor tempo de inferência (6,6 ms). O estudo demonstra que o YOLOv8 é o modelo mais viável para implementação dispositivos embarcados, oferecendo um equilíbrio ideal entre desempenho e eficiência computacional para inspeções prediais em tempo real no apoio a gestão de manutenção.