Modelo de Deep Learning para detecção de fissuras em imagens térmicas

Autores

Palavras-chave:

Deep learning, inteligência artificial, fissuras , machine learning

Resumo

A detecção automatizada de fissuras em estruturas é crucial para garantir a durabilidade e segurança das edificações, especialmente em regioes sujeitas a variações térmicas. Este estudo propoe um modelo de Deep Learning baseado em Redes
Neurais Convolucionais (RNCs) para detecção e classificação de fissuras em imagens termicas de elementos construtivos. Utilizou-se um conjunto de dados balanceados com 128 imagens termicas, ampliado para 2000 amostras via tecnicas de aumento de dados, como adição de ruídos e rotação. A arquitetura da CNN incluiu camadas convolucionais , pooling, propuot e a função de ativação Sigmoide para classificação binária.

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Publicado

2025-05-14

Como Citar

Vieira Gonçalves, L., Rego, R. C. B., & Bezerra, P. H. A. (2025). Modelo de Deep Learning para detecção de fissuras em imagens térmicas . Anais Do Encontro De Computação Do Oeste Potiguar ECOP/UFERSA (ISSN 2526-7574), 1(8). Recuperado de https://revistacaatinga.com.br/ecop/article/view/14080