Você sabia que você precisa planejar ações de inspeção e manutenção em pavimentos por cinco ou dez anos na estrada para manter suas calçadas e estacionamentos?
Muitas pessoas diriam que a resposta provavelmente é: “Não”.
Realizar inspeções e manutenções em pavimentos pode trazer clareza às questões atuais do pavimento e ajudar a planejar o futuro da obra.
Por que isso é importante?
A partir do dia em que o asfalto é instalado em seu estacionamento ou rodovia, ele tem uma vida útil.
A pavimentação e as calçadas ao redor de sua instalação suportam o peso de muitos dias de sol e chuva, vento e frio.
Eles suportam infinitas aplicações de sal e areia, por exemplo. O tráfego de caminhões pesados e carros continuamente causam uma sobrecarga dinâmica.
É por causa dessas exposições que causam um desgaste diário que é importante ficarmos atentos na manutenção.
Grande parte da inspeção das estruturas asfálticas ainda é realizada manualmente, embora alguma automação tenha sido introduzida em algumas regiões.
As agências de transporte pesquisam periodicamente e coletam dados de condições de pavimento.
O reconhecimento preciso e oportuno da situação do pavimento, bem como das medidas de monitoramento da saúde do pavimento, tem se tornado cada vez mais parte integrante do sistema regional de manutenção viária.
A inspeção das condições asfálticas é muito demorada, sendo propensa a erros.
A avaliação da qualidade do asfalto requer técnicos treinados.
Treinar e reter técnicos são um desafio por si só.
Depois que um técnico é contratado e treinado, o indivíduo deve percorrer as estradas para inspecionar a condição asfáltica.
Por outro lado, a inspeção e avaliação automática das condições do pavimento são altamente desejáveis pelos órgãos de transporte.
Muitos pesquisadores e profissionais confiam extensivamente em técnicas de processamento de imagens usando imagens bidimensionais para construir sistemas automatizados de avaliação de pavimento.
Nas últimas décadas, pesquisadores propuseram muitos algoritmos para automatizar totalmente a detecção de crack no pavimento.
De acordo com o tipo de dados de superfície de pavimento, esses algoritmos podem se enquadrar em duas categorias.
A primeira categoria detecta rachaduras em imagens de pavimentos bidimensionais (2D).
A segunda categoria detecta rachaduras usando dados de superfície de pavimento tridimensional (3D).
Os dados de superfície do pavimento 3D são menos vulneráveis às condições de iluminação e oferecem informações mais úteis com um nível de ruído mais baixo do que o pavimento 2D.
Recentemente, alguns pesquisadores vêm investigando o uso de aprendizado de máquina e a Rede Neural para melhorar a precisão na detecção e determinação do tipo de rachaduras asfálticas.
Ao fornecer diversos exemplos, o algoritmo de aprendizado de máquina não só dará as respostas com maior precisão, podendo prever problemas potenciais.
As falhas do pavimento são frequentemente resultado de problemas de infiltração de subleito e/ou água, não de construção inadequada. Dessa forma, toda tecnologia associada à inspeção desses projetos, importantes sob o ponto de vista econômico e social é fundamental para uma correta avaliação do desempenho de longo prazo do pavimento começa com um bom projeto, seguido pelo processo igualmente importante de manutenção adequada.
