MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE PARA CLASSIFICAÇÃO DE ANOMALIAS EM TRILHO A PARTIR DE CARACTERÍSTICAS DE TEXTURA DE IMAGENS DIGITAIS (Revista Ifes Ciência, 2023)
O sistema ferroviário desempenha uma função importante no transporte de carga e de pessoas de um país. Para garantir a qualidade e segurança dos serviços, as empresas que detêm a concessão de malhas ferroviárias precisam ter como foco a manutenção e preservação dos trilhos. Este trabalho propõe uma ferramenta computacional que auxilia na classificação de danos encontrados na superfície dos boletos dos trilhos a partir de imagens capturadas por câmeras. Os trilhos foram classificados em três categorias, a depender do grau de severidade do dano apresentado no boleto: trilhos com o boleto em boas condições, trilhos com o boleto apresentando danos que podem ser reparados com esmerilhamento e trilhos com boletos apresentando danos severos que exigem substituição imediata. Neste trabalho foram executadas técnicas de extração de características a partir da análise de textura, espalhamento e distribuição estatística dos níveis de cinza das imagens dos trilhos. As características extraídas serviram de dados de entrada para um classificador de Máquina de Vetores de Suporte SVM. O método de classificação proposto atingiu uma acurácia média de 95,74% e uma precisão média de 96,21%. Os resultados alcançados mostram que a ferramenta proposta é promissora e pode ser aplicada na inspeção de trilhos.