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dc.contributor.authorCarvalho, Pedro Henrique Fontenele Costa-
dc.contributor.authorOliveira, Francisco Heber Lacerda de-
dc.contributor.authorReis, Saulo Davi Soares e-
dc.date.accessioned2022-11-23T13:42:59Z-
dc.date.available2022-11-23T13:42:59Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationCARVALHO, P. H. F. C.; OLIVEIRA, F. H. L.; REIS, S. D. S. Identificação de irregularidades de superfície por meio de machine learning para sistemas de gerência de pavimentos. In: CONGRESSO DE PESQUISA E ENSINO EM TRANSPORTES, 33., 2019, Balneário Camboriú. Anais... Balneário Camboriú, 2019. p. 1398-1401.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69417-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherCongresso de Pesquisa e Ensino em Transportespt_BR
dc.subjectEngenharia de transportespt_BR
dc.titleIdentificação de irregularidades de superfície por meio de machine learning para sistemas de gerência de pavimentospt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrO uso de sensores presentes nos smartphones atuais vem se mostrando uma opção viável para coleta de dados em Sistemas de Gerência de Pavimentos (SGP), devido a seu baixo custo e alta produtividade. A exploração de ferramentas disponíveis nesses aparelhos, tais como GPS (Global Positioning System), acelerômetros e giroscópios, é parte da proposta desta pesquisa, em que a obtenção de parâmetros de conforto ao rolamento de vias urbanas tem como objetivo auxiliar o SGP de órgãos responsáveis por meio de técnicas de machine learning na interpretação dos sinais obtidos. Os resultados preliminares identificaram locais com presença de buracos, dentre outras interferências nos pavimentos analisados, assim como o tipo de revestimento, orientando ao gestor na tomada de decisão mais adequada quanto à possível manutenção ou reabilitação a ser realizada.pt_BR
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