Detecção Automática de Defeitos em Pavimentos: Uma Abordagem com Deep Learning via YOLOv8n - Batista, Nicole S.; Oliveira, Victor C.; Souza, Thiago I. A.; Castro, Mariana T.; Gomes, Danielo G.; Bertoncini, Bruno V.; Branco, Verônica T. F. C. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2025)
A identificação automática de defeitos em vias públicas tem se tornado uma alternativa relevante para otimizar ações de manutenção urbana. Este trabalho avalia o desempenho do modelo de detecção YOLOv8n, utilizando um conjunto real de imagens de vias brasileiras com foco em pavimentos urbanos localizados no estado do Ceará, rotuladas com a classe “defeito” por meio da plataforma Roboflow. As imagens foram convertidas para o formato YOLO, passaram por etapas de preparação, aumento de dados e treinamento supervisionado. Os principais resultados apontam precisão de 74,60%, recall de 44,18% e mAP@50 de 0,521. Os resultados indicam desempenho satisfatório na identificação de ocorrências visuais simples, validando a viabilidade do uso da abordagem em aplicações de apoio à manutenção viária e correlação entre estado de vias e emissão de poluentes atmosféricos.