QUANTIFICAÇÃO DE MICROESFERAS DE VIDRO DROP-ON POR PROCESSAMENTO DE IMAGENS UTILIZANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA E SUA INFLUÊNCIA NA RETRORREFLETIVIDADE DE SINALIZAÇÕES HORIZONTAIS

A redução dos acidentes de trânsitos é uma das metas dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Organização das Nações Unidas (ONU). Uma opção para melhorar a segurança viária é por meio da conservação da sinalização horizontal. Para que a sinalização seja eficiente, ela precisa manter a retrorrefletividade, que ocorre devido a presença de microesferas de vidro na superfície. Esse trabalho tem como objetivo investigar a influência da área recoberta por microesferas na sinalização, no valor de retrorrefletividade medido. A retrorrefletividade e as imagens para a quantificação de área de microesferas foram coletadas periodicamente em um trecho experimental composto por quatro tintas distintas. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina foi possível calcular a área de microesferas. A retrorrefletividade apresentou uma forte correlação com o material e com a área de microesferas.