Anomalies detection in asphalt pavements: a morphological image processing approach (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2014)
O sistema terrestre de transporte possui grande influência na vida moderna, mas a manutenção de cada quilômetro da rede rodoviária é uma tarefa difícil, dada a sua extensão. A avaliação das condições de estradas pode ser um trabalho cansativo se realizado sem auxílio computacional automatizado; por isso, sistemas semiautomatizados de análise de estradas foram criados. Neste artigo, um novo algoritmo baseado em visão para detecção de anomalias, tais como buracos e rachaduras, é proposto, usando processamento morfológico de imagens, baseado no conceito estatístico de intervalos de confiança. O algoritmo foi testado com 186 fotos, que foram pré-processadas por um algoritmo de segmentação de estradas, utilizando intervalos de confiança entre 0,1% e 10,0%. O melhor valor encontrado para o intervalo de confiança foi de 4% para cenários controlados – onde não há automóveis andando pela rua e não há sombreamento significativo – resultando numa acurácia de 84,00%, precisão de 75,68% e exatidão de 90,32%.