Inspeção visual assistida de paramentos de barragens de betão

A comunicação apresenta um estudo de aplicação de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) à inspeção visual de obras de engenharia, neste caso particular, o paramento da barragem do Covão do Meio na Serra da Estrela. A Inspeção Visual Assistida consiste no levantamento fotográfico e na mo...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor principal: Ramos, S. (author)
Outros Autores: Roque, D. (author), Fonseca, A. M. (author), Navarro, A. (author)
Formato: conferenceObject
Idioma:por
Publicado em: 2015
Assuntos:
Texto completo:http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/1007671
País:Portugal
Oai:oai:localhost:123456789/1007671
Descrição
Resumo:A comunicação apresenta um estudo de aplicação de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) à inspeção visual de obras de engenharia, neste caso particular, o paramento da barragem do Covão do Meio na Serra da Estrela. A Inspeção Visual Assistida consiste no levantamento fotográfico e na monitorização da evolução de patologias através da aplicação de algoritmos de Processamento Digital de Imagem. O estudo consistiu no processamento e classificação de várias imagens do paramento da barragem. A identificação e classificação dos diferentes objetos presentes nas imagens permitem uma caracterização mais objetiva das patologias do que a classificação convencional pixel a pixel. Para tal, foi utilizado o software eCognition que realiza uma análise e classificação orientada por objetos de imagens numéricas. Os resultados obtidos provaram que, desta forma, é possível encontrar várias variáveis que permitem identificar e caracterizar as patologias para que posteriormente seja analisada a sua evolução. Os resultados obtidos numa 2ª campanha foram comparados com os de uma campanha de referência, de forma a poder identificar alterações entre as duas épocas. As técnicas de PDI utilizadas para este estudo contribuíram para efetuar uma avaliação da evolução de patologias entre as duas campanhas e desenvolver uma solução automática para a sua deteção, identificação e quantificação, assim como um método para a sua monitorização ao longo do tempo.