Inteligência artificial a favor da manutenção rodoviária

O Índice de Condição da Manutenção (ICM) é uma ferramenta fundamental do Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT) de avaliação da situação dos mais de 60 mil quilômetros de rodovias sob sua administração. De posse do levantamento, que é realizado mensalmente em toda sua malha, tanto pavimentada quanto não pavimentada, a autarquia identifica os trechos que necessitam de melhorias e direciona de forma mais adequada os recursos destinados para conservação e manutenção rodoviária a partir da percepção do usuário. Para auxiliar na análise dos dados coletados, a tecnologia tem sido a maior aliada neste trabalho. O software DNIT-ICM, é a utilização da Inteligência Artificial (IA) a favor do monitoramento, dando mais precisão, assertividade, agilidade e padronizando os resultados em todos os estados. 

Desenvolvido pelo Laboratório de Transportes e Logística da Universidade Federal de Santa Catarina (LabTrans/UFSC), o software é uma ferramenta e metodologia de apoio ao ICM. O índice calculado a partir de levantamento de campo, busca classificar cada segmento, em quatro categorias: bom, regular, ruim ou péssimo. O cálculo é composto pelo Índice de Pavimentação – IP (panelas, remendos e trincas), que representa 70% do valor final, e pelo Índice de Conservação – IC (roçada, drenagem sinalização horizontal e vertical), que representa os 30% restantes.

Cálculo

Metodologia - Calculada desde 2016, em levantamento piloto, a metodologia foi validada e teve a rotina implementada em toda a malha sob jurisdição do DNIT a partir de 2019, tendo evoluído para a metodologia atual, com uso da IA, em 2022. “Nossos técnicos não trabalham por amostragem, mas com a realidade das nossas rodovias, quilômetro por quilômetro. Esse trabalho tem credibilidade e idoneidade pelo software desenvolvido pela UFSC. Isso nos dá a segurança para recuperar os trechos que mais precisam e o resultado está aí. Atualmente temos mais de 74% dos cerca de 60 mil quilômetros classificados como bom”, reforça o diretor-geral do DNIT, Fabricio Galvão. 

Na metodologia por IA, um veículo equipado com câmera de ação percorre os trechos rodoviários a serem avaliados, coletando vídeos em alta resolução. No escritório, o processamento das imagens coletadas leva em média dois minutos e meio por cada minuto de imagem registrada. 

A partir do carregamento de todas as imagens, o pós-processamento leva cerca três segundos por imagem detectada. Neste momento, o software DNIT-ICM, usa como base técnicas de visão computacional e redes neurais e automatiza à detecção dos elementos constituintes do ICM nos vídeos, permitindo que seja gerado o cálculo final do índice e a planilha por estado. Este processo além de ágil na leitura e interpretação das imagens, pode ser realizado fora do horário de expediente e até mesmo à noite, uma vez que não necessita da presença do técnico, resultando em mais celeridade nos dados finais. 

Método

Com o uso do software DNIT-ICM a assertividade varia de 90% a 95%, ou mais. Essa garantia na credibilidade do resultado deve-se também ao trabalho realizado ainda no pós-processamento, quando todos os elementos detectados são submetidos à verificação manual com a finalidade de retirar os chamados falsos positivos. No caso dos itens do IC, também é feita a análise qualitativa deles. Após a conclusão dessas etapas, o software gera a planilha com os resultados do ICM, individualizado por quilômetro, no padrão do DNIT. “O mais importante para nós, que estamos à frente da tomada de decisões para destinar os recursos disponíveis para recuperação e revitalização, é poder identificar os trechos que estão péssimos e ruins pela perspectiva dos motoristas”, finaliza o coordenador-geral de Manutenção e Restauração Rodoviária do DNIT, Bráulio Fernando Lucena Borba Junior.

conservação

LEIA MAIS