DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE PANELAS E REMENDOS EM PAVIMENTOS COM USO DE UMA REDE NEURAL CONVOLUCIONAL

O estudo propõe um modelo baseado em YOLOv8 para detecção de panelas e remendos em pavimentos, visando superar limitações de aplicabilidade em diferentes cenários. A abordagem inclui pré-processamento de imagens para padronizar entradas, independentemente das condições físicas de captura, e aumento de dados para evitar sobreajuste. Utilizando um conjunto diversificado de 5.800 imagens, o modelo demonstrou maior robustez e aplicabilidade em comparação a outros estudos. Os resultados destacam a importância do pré-processamento e aumento de dados na criação de redes neurais convolucionais mais robustas e aplicáveis a diferentes condições reais, complementando a literatura existente sobre detecção automatizada de defeitos em pavimentos.