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Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2021.tde-27052022-103103
Documento
Autor
Nome completo
João Paulo Brognoni Casati
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2021
Orientador
Banca examinadora
Altafim, Ruy Alberto Corrêa (Presidente)
Amorim, Mardson Freitas de
Fernandes, Ricardo Augusto Souza
Flauzino, Rogério Andrade
Spatti, Danilo Hernane
Título em português
Análise e simulação de sinais de acelerômetro gerados por vibração de impacto de veículos em lombada utilizando inteligência artificial
Palavras-chave em português
Deep learning
Acelerômetro
Aprendizagem de máquina
Cidades inteligentes
Geração de dados
Inteligência artificial
Processamento de sinais
Redes neurais artificiais
Resumo em português
Analisar veículos e seu comportamento pode ser útil para o monitoramento de diversos problemas de tráfego, como danos à pavimentação e engarrafamentos, assim como a classificação de tipo de veículo. O objetivo deste trabalho é realizar uma análise aprofundada do comportamento da vibração causada pelo impacto de veículos em um obstáculo utilizando inteligência artificial. Para a análise destes dados são utilizadas técnicas de deep learning que possibilitam a utilização dos 3 eixos de dados do acelerômetro de forma crua, além da simulação de amostras artificiais que permitem melhorar os resultados e resolver problemas de oversampling. Conclui-se com este trabalho que os resultados alcançados são promissores e permitem avanços em aplicações que possam considerar tráfego de veículos, monitoramento e soluções em cidades inteligentes.
Título em inglês
Analysis and simulation of accelerometer signals generated by vehicle impact vibration in speed bump using artificial intelligence
Palavras-chave em inglês
Accelerometer
Artificial intelligence
Artificial neural networks
Data augmentation
Deep learning
Machine learning
Signal processing
Smart cities
Resumo em inglês
Analyzing vehicles and their behavior can be useful for monitoring various traffic problems, such as damage to pavement and traffic jams, as well as vehicle type classification. The objective of this work is to carry out an in-depth analysis of the vibration behavior caused by the impact of vehicles on an obstacle using artificial intelligence. For the analysis of this data, deep learning techniques are used, which allow the raw use of the 3 axes of the accelerometer data, in addition to the simulation of synthetic samples that improve the results and solve oversampling problems. This work concludes that the results achieved are promising and allow advances in applications conidering vehicle traffic, monitoring and solutions in smart cities.
 
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Data de Publicação
2022-05-27
 
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