Detector de Buracos | Acampamento de IA 2021

Tabela de Conteúdos

🛠️ Introdução ao Projeto de IA de Detecção de Potholes

• Motivação para o Projeto
• Desafios na Detecção de Potholes
• Processo de Coleta de Dados
• Treinamento do Modelo de IA
• Testando e Avaliando o Modelo

📊 Coleta e Preparação de Dados

• Coleta Inicial de Dados
• Processo de Rotulagem de Imagens
• Desafios na Padronização dos Rótulos
• Tratamento de Diferenças na Rotulagem

🛠️ Treinamento e Avaliação do Modelo de IA

• Configuração do Ambiente de Treinamento
• Treinamento do Modelo na GPU
• Avaliação Manual e Automatizada do Modelo
• Analisando Desempenho e Limitações

💻 Desenvolvimento do Website e Interface

• Design e Desenvolvimento do Website
• Funcionalidades da Interface de Usuário
• Feedback do Usuário e Ajustes

🤔 Desafios e Soluções durante o Projeto

• Desafios na Padronização dos Dados
• Dificuldades na Detecção Precisa de Potholes
• Superando Obstáculos na Implementação

🚀 Resultados e Impacto do Projeto

• Teste e Avaliação do Modelo de IA
• Aplicações Potenciais na Prevenção de Acidentes
• Reconhecimento das Contribuições Individuais

📈 Considerações Finais e Futuro do Projeto

• Reflexões sobre o Processo de Desenvolvimento
• Planos para Melhorias Futuras
• Possíveis Aplicações e Extensões

Introdução ao Projeto de IA de Detecção de Potholes

Potholes podem ser uma dor de cabeça para muitos motoristas, representando não apenas uma inconveniência, mas também um risco à segurança nas estradas. É por isso que nós, um grupo de entusiastas de tecnologia, decidimos embarcar em um projeto para desenvolver uma IA de detecção de potholes, visando mitigar os danos e os riscos associados a esses obstáculos nas vias urbanas.

Motivação para o Projeto

Com base em estatísticas alarmantes que revelam um alto número de fatalidades devido a potholes, e um grande percentual de estradas urbanas classificadas como subpar, reconhecemos a necessidade urgente de uma solução inovadora para abordar esse problema.

Desafios na Detecção de Potholes

A detecção precisa de potholes apresenta desafios únicos, desde a coleta e rotulagem de dados até o treinamento de modelos de IA capazes de identificar esses obstáculos com confiabilidade.

Coleta e Preparação de Dados

A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer projeto de IA, e nossa jornada começou com a coleta e preparação meticulosa de conjuntos de dados relevantes.

Coleta Inicial de Dados

No estágio inicial, dedicamos tempo significativo para reunir o máximo possível de conjuntos de dados pré-rotulados ou não rotulados, estabelecendo assim a base para nosso trabalho futuro.

Processo de Rotulagem de Imagens

A rotulagem precisa das imagens é essencial para o treinamento eficaz do modelo de IA. Investimos uma semana inteira na rotulagem e na aquisição de fotos, garantindo que cada imagem fosse adequadamente rotulada e pronta para o treinamento.

Desafios na Padronização dos Rótulos

Um dos desafios enfrentados foi garantir que todas as imagens fossem rotuladas de maneira consistente, pois inconsistências na rotulagem poderiam comprometer a precisão do modelo.

Tratamento de Diferenças na Rotulagem

A discrepância na rotulagem, como um rótulo indicando um pothole enquanto outro indicava uma rachadura, exigiu ajustes em nossos dados e processos para garantir uniformidade e precisão.

Treinamento e Avaliação do Modelo de IA

Com os dados preparados, avançamos para o treinamento do modelo de IA, buscando desenvolver um sistema capaz de detectar potholes com Alta precisão e confiabilidade.

Configuração do Ambiente de Treinamento

Preparamos o ambiente de treinamento, transferindo todos os dados para a GPU e iniciando o processo de treinamento, que exigiu recursos computacionais significativos.

Treinamento do Modelo na GPU

Após aproximadamente 12 horas de treinamento intensivo, nosso modelo estava pronto para ser testado, mostrando-se promissor durante a avaliação inicial.

Avaliação Manual e Automatizada do Modelo

Realizamos testes manuais e automatizados para avaliar o desempenho do modelo, observando sua capacidade de detectar potholes em uma variedade de cenários.

Analisando Desempenho e Limitações

Embora tenhamos encontrado resultados promissores em testes manuais, a análise de dados revelou algumas limitações que precisavam ser abordadas, especialmente em relação à precisão da detecção.

Continua...