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Title in Portuguese: Identificação da condição funcional de pavimentos urbanos auxiliado por machine learning
Title: Identification of functional condition of urban pavements assisted by machine learning
Author: Magalhães, Lucas Moreira
Advisor(s): Oliveira, Francisco Heber Lacerda de
Keywords: Smartphone
Aprendizado de máquina
Sensores
Pavimento
Issue Date: 4-Dec-2019
Citation: MAGALHÃES, Lucas Moreira. Identificação da Condição Funcional de Pavimentos Urbanos Auxiliado por Machine Learning. 2019. 90 f. TCC (Graduação em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019.
Abstract in Portuguese: A predominância do modo rodoviário no Brasil e seu uso intensivo por parte da população incumbem aos gestores competentes a responsabilidade da manutenção e reabilitação das vias construídas. Contudo, muitos municípios não dispõem de recursos suficientes para a execução de levantamentos de dados para avaliar a atual situação das vias sobre sua jurisdição. Devido às dificuldades financeiras recorrentes em diversas partes do país para com a manutenção de suas vias, este trabalho propõe um modelo de identificação das condições funcionais de pavimentos urbanos, para auxílio nas tomadas de decisões de gestores. O modelo proposto envolve a utilização de um algoritmo de Machine Learning não-supervisionado, denominado k-means, que, junto ao acelerômetro, giroscópio e receptor do Sistema de Posicionamento Global (GPS - Global Positioning System), presente em smartphones, geram imagens georeferenciadas que indicam, segundo a segundo, a condição do pavimento interpretada pelo modelo. Os dados de 135 km de trechos na cidade de Fortaleza estudados acerca da aceleração linear, provenientes do acelerômetro, e de aceleração angular, proveniente do giroscópio, foram processados em conjunto com a localização do veículo no momento da levantamento e parâmetros estatísticos obtidos em função dos valores numéricos das acelerações, formando assim quatro agrupamentos rotulados de diferentes tipos de condições do pavimento. Esse modelo tem como um de seus possíveis usos a geração de mapas de situação para auxílio na tomada de decisão de gestores em relação à manutenção e reabilitação de vias. Percebeu-se que o modelo produzido tem o potencial de se tornar uma ferramenta útil a gestores municipais como uma alternativa viável para substituir métodos mais onerosos e demorados, especialmente em locais com ausência ou restrição de recursos financeiros, materiais ou humanos para esse fim.
Abstract: The predominance of the highway mode in Brazil and its intensive use by the population make the responsible managers responsible for the maintenance and rehabilitation of the built roads. However, many municipalities do not have sufficient resources to perform data surveys to assess the current road situation under their jurisdiction. Due to the recurring financial difficulties in several parts of the country to maintain its roads, this work proposes a model for identifying the functional conditions of urban pavements, to help managers make decisions. The proposed model involves the use of an unsupervised Machine Learning algorithm called k-means, which, together with the accelerometer, gyroscope and receiver of the Global Positioning System (GPS), present in smartphones, generate georeferenced images. which indicate, every second, the condition of the pavement interpreted by the model. Data from 135 km of stretches in the city of Fortaleza studied about linear acceleration from the accelerometer and angular acceleration from the gyroscope were processed in conjunction with the vehicle location at the time of survey and statistical parameters obtained as a function of numerical values of accelerations, thus forming four labeled groupings of different types of pavement conditions. One of its possible uses of this model is the generation of situation maps to help managers make decisions regarding road maintenance and rehabilitation. It was realized that the model produced has the potential to become a useful tool for municipal managers as a viable alternative to replace more costly and time consuming methods, especially in places with no or limited financial, material or human resources for this purpose.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/52041
metadata.dc.type: TCC
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