Melhoria da Segmentação de Imagens em Condições Adversas no Monitoramento de Infraestrutura Costeira - V. Rubinstein, Pedro; Kauer, Ricardo L.; G. Cardeman, Alexandre; Abelheira, Marcelo; Cruz, Pedro; S. Couto, Rodrigo; M. K. Costa, Luís Henrique (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2025: Anais do IX Workshop de Computação Urbana, 2025)
Cidades inteligentes dependem cada vez mais de soluções baseadas em inteligência artificial. Em áreas costeiras, como o Rio de Janeiro, riscos marítimos são críticos, exemplificados pelo colapso da Ciclovia Tim Maia em 2016. Este artigo propõe um método para monitorar a infraestrutura costeira usando um modelo de segmentação baseado no YOLO, reduzindo a necessidade de supervisão humana. No entanto, o posicionamento externo das câmeras traz desafios, dificultando a segmentação. Investigamos os efeitos de técnicas de aumento de dados no desempenho do modelo de IA. Como caso de estudo, aplica-se o método para desenvolver um sistema para monitorar a Ciclovia Tim Maia, com modelos alcançando 98% de mAP50-95 ao longo do dia inteiro.