Visão computacional aplicada na identificação dos níveis de deterioração de barras de aço por meio de imagens
Especialistas humanos têm sido amplamente auxiliados por sistemas computacionais que trabalhem com reconhecimento de padrões. Tal ajuda é muito importante em processos caracterizados como repetitivos, monótonos e demorados, que demandam altos níveis de experiência e cujos resultados estão sujeitos a fatores físicos e subjetivos. Este artigo apresenta uma proposta para identificar diferentes níveis de deterioração em barras de aço por meio de imagens e ferramentais amplamente utilizados na área de aprendizagem de máquina. As melhores taxas de acerto compreendem 79,2% usando o descritor LBP e algoritmo de aprendizagem de máquinas SVM.
Visão computacional aplicada na identificação dos níveis de deterioração de barras de aço por meio de imagens
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DOI: 10.22533/at.ed.9232105214
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Palavras-chave: Construção civil. Defesa civil. Segurança pública. Automação.
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Keywords: Construction. Civil defense. Public security. Automation.
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Abstract:
Human specialists have been widely assisted by computer systems that apply pattern recognition. They are helpful for problems in which there are repetitive, monotonous and time-consuming tasks, demand high levels of experience, and their results can be influenced by physical and subjective aspects. This paper presents a proposal to identify different levels of deterioration in steel bars using images and a widely set of tools used in the machine learning area. The best achieved recognition rates are 79.2% by using the LBP descriptor and SVM machine learning algorithm.
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Número de páginas: 16
- Alessandra Iolanda Pacheco dos Santos
- Eduarda Simonis Gavião
- Guilherme Dias Almanza
- Kelly Chapla
- Marcos Vinícius Schlichting
- Wilson Leobet
- Fabio Alexandre Spanhol
- Jefferson Gustavo Martins
