Classificação de patologias em estruturas usando redes neurais convolucionais: diferenciação em trincas, fissuras e rachaduras
DOI:
https://doi.org/10.5902/2448190485429Palavras-chave:
Redes neurais convolucionaisResumo
Este estudo propõe uma abordagem baseada em redes neurais convolucionais (CNNs) para a classificação de trincas, fissuras e rachaduras por análise de imagens. A metodologia inclui pré-processamento, equilíbrio de dados e usa a arquitetura ResNet50 com camadas de pooling, dropout e regularização. Transformações avançadas de aumento de dados são aplicadas para superar a falta de imagens. O modelo atinge cerca de 96% de precisão, evidenciando sua eficácia. No entanto, oportunidades de aprimoramento são identificadas, como a expansão contínua do conjunto de dados. Em suma, este estudo oferece novas visões para a inspeção estrutural por meio de CNNs, com implicações práticas para a segurança e manutenção de infraestruturas.
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