USO DE VISÃO COMPUTACIONAL PARA CLASSIFICAÇÃO DE ESTRADAS EM MINERAÇÃO A CÉU ABERTO

Estradas de má qualidade em minas a céu aberto tendem a reduzir significativamente o desempenho da frota de transporte e a vida útil dos equipamentos, componentes e pneus, contribuindo para aumentar custos, consumo de combustível e emissão de gases geradores de efeito estufa. Portanto, desenvolver métodos eficientes e ágeis que permitam avaliar a qualidade destas estradas é crucial para definir uma rotina apropriada de manutenção. Este estudo emprega técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e visão computacional como a segmentação semântica e a detecção de feições para classificar automaticamente a qualidade de estradas de mineração a partir de imagens de drones. Uma vez treinados, os modelos podem classificar novas imagens usando aprendizado semissupervisionado.