Segmentação automatizada de pavimentos em imagens de ambientes urbanos usando YOLO v11 - De Souza Lima, Gabriel; Chefaly Mochon Zappile, Jonathan; Molitor Schiffini, Giovanni Bruno; Serra Paixão, Marcio José; Sebastião Zanini, Angelo; Leal Maranhão, Flavio (SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO NA CONSTRUÇÃO, 2025)
A segmentação de pavimentos em vias urbanas de forma automatizada traz para gestores públicos a possibilidade de planejamento antecipado para obras de manutenção, permitindo também a priorização de trabalhos em função do tipo do material presente em cada logradouro. Sendo assim, a pesquisa aqui apresentada tem como objetivo principal o treinamento de um modelo de inteligência artificial denominado Yolov11, sendo este capaz de analisar inúmeras imagens de forma rápida e acurada, o que possibilita a realização futura do inventário da malha viária de grandes metrópoles. Logo, para atingir tal objetivo, câmeras foram instaladas em uma frota de veículos para a obtenção de imagens. Como objetivo secundário e com um grande volume de imagens brutas disponíveis, um dataset anotado foi preparado, possibilitando o treinamento e teste de máquina. Resultados mostram que houve o aprendizado do modelo, onde foi obtido um mAP de 0.94