Banca de DEFESA: CATARYNE FLORENCIO CARDOSO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CATARYNE FLORENCIO CARDOSO
DATA : 13/03/2026
HORA: 14:00
LOCAL: Plataforma Teams
TÍTULO:

DETECÇÃO E SEGMENTAÇÃO AUTOMÁTICA DE PATOLOGIAS EM ESTRUTURAS DE CONCRETO ARMADO COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E PROCESSAMENTO DE IMAGENS

PALAVRAS-CHAVES:

saúde estrutural; detecção de patologias; processamento de imagem; aprendizado profundo; segmentação; concreto armado

PÁGINAS: 117
RESUMO:

O presente trabalho tem como objetivo desenvolver e avaliar modelos baseados em Inteligência Artificial para a detecção e segmentação automática de patologias em estruturas de concreto armado, incluindo fissuras, eflorescência, desplacamento, armaduraexposta e corrosão. Foram empregadas técnicas de visão computacional com aplicação da arquitetura YOLOv8 para detecção e segmentação, além do método supervisionado clássico Trainable Weka Segmentation (TWS) para segmentação de armaduras expostas. Adicionalmente, realizou-se a estimativa do volume de armaduras expostas por meio de reconstrução 3D, visando contribuir para a modernização e maior precisão dos processos de inspeção estrutural. A metodologia envolveu a estruturação de bancos de dados anotados com bounding boxes e máscaras de segmentação, a definição de métricas baseadas em precisão, recall e mAP sob diferentes limiares de IoU, e a análise do impacto de estratégias como particionamento das imagens, centralização das patologias e aplicação de técnicas de data augmentation online e offline. Os resultados demonstraram que o particionamento em subimagens e a centralização das regiões patológicas aumentaram significativamente o desempenho do modelo de detecção, alcançando mAP@50 de 0,905 no conjunto de teste, sem indícios de sobreajuste. Os resultados indicam que a integração entre técnicas de detecção, segmentação e reconstrução tridimensional constitui uma abordagem promissora para inspeções estruturais assistidas por Inteligência Artificial, promovendo maior eficiência, padronização e suporte qualificado à tomada de decisão.

 

 

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ANSELMO CARDOSO DE PAIVA - UFMA
Presidente - 2047809 - FRANCISCO EVANGELISTA JUNIOR
Externo ao Programa - 1509037 - LUIS AUGUSTO CONTE MENDES VELOSO - UnBInterno - 1012696 - RAMON SALENO YURE RUBIM COSTA SILVA