Inteligência Artificial Aplicada a Detecção de Vazamentos em Dutos e Canos

Lucas T. da Silva, Rael da S. Oliveira, Anderson Calderini, Jose Rodrigues, João Dias

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570817447

Evento: XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2022)

Keywords: Aprendizado de Máquina Visão Computacional Detecção de Vazamento

Abstract

Vazamentos em dutos e canos podem gerar prejuízos significativos devido a perda do fluido, assim como, contaminação de solos e rios, dependendo do fluido vazado. Este trabalho, desenvolvido como projeto de iniciação científica, tem como objetivo criar uma ferramenta que permita aumentar a eficiência da inspeção aérea de dutos e canos utilizando técnicas de aprendizado de máquina para a detecção de vazamentos. Para isso, foram treinados e testados três modelos de redes neurais com pré-processamento de imagens para detecção de vazamentos utilizando um banco de imagens próprio. A rede teve desempenho satisfatório para a aplicação proposta com 87% de acurácia.

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