Detecção de defeitos utilizando YOLOv8 para determinação da condição de pavimentos asfálticos

Detecção de defeitos utilizando YOLOv8 para determinação da condição de pavimentos asfálticos

Este trabalho objetivou avaliar a capacidade de detecção de buracos, remendos e trincas, por meio do algoritmo YOLOv8. Para isso, realizou-se uma filmagem do trecho de uma rodovia, que foi avaliada em campo, de forma manual e comparada com uma avaliação semiautomática a partir do processamento do v...

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Main Authors: Átila Marconcine de Souza, Carlos Eduardo de Oliveira, Pedro Henrique Bruder Decker, Ana Lídia da Silva Cascales Corrêa, Giorgie Eduardo Rodrigues Amorim, Heliana Barbosa Fontenele
Format: Article
Language:English
Published: Asociación Latinoamericana de Control de Calidad, Patología y Recuperación de la Construcción 2025-01-01
Series:Revista ALCONPAT
Subjects:
automação
algoritmo
imagem
visão computacional
detecção de objetos
Online Access:https://mail.revistaalconpat.org/index.php/RA/article/view/781
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