Aplicação do AssetAI em projetos rodoviários

A TPF Engenharia vem integrando soluções de inteligência artificial aos seus projetos para ampliar a eficiência e a precisão nas atividades de levantamento de campo. Uma das ferramentas que têm se destacado é o AssetAI, tecnologia desenvolvida para automatizar a identificação de ativos rodoviários com base em visão computacional.  

O AssetAI é um modelo personalizado construído sobre a arquitetura YOLO v8, uma rede neural convolucional (CNN) projetada para detecção rápida e precisa de objetos. Treinado para reconhecer placas de sinalização em rodovias urbanas e rurais, o modelo utiliza um processo dividido em três etapas: levantamento de campo com câmeras e GPS embarcados, processamento dos dados capturados e geração de relatórios consolidados. 

A primeira aplicação do AssetAI foi realizada em um projeto de mais de 470 km de rodovias, ainda em fase experimental. Na época, o modelo era capaz de identificar apenas postes e placas de sinalização, mas já proporcionava resultados relevantes. O levantamento foi feito como complemento aos dados topográficos fornecidos pelo cliente, garantindo a atualização das informações sobre os ativos existentes em trechos onde a sinalização ainda estava sendo implantada.  

A atividade de campo durou cerca de três semanas, seguida por um período semelhante para o processamento dos dados, marcando o início da utilização da IA na gestão de ativos da empresa. Neste projeto, a adoção do AssetAI reduziu o tempo total em cerca de 73% em comparação ao método tradicional, que levaria aproximadamente 10 meses. 

Desde então, a tecnologia foi aplicada em outros contratos, com avanços significativos. Em um dos projetos seguintes, o AssetAI substituiu o levantamento tradicional ao longo de aproximadamente 212 km de rodovias, identificando postes, placas, defensas e barreiras. A atividade foi realizada em apenas duas semanas, com uma equipe reduzida: duas pessoas em campo e duas no processamento. O método convencional, por comparação, demandaria cerca de 60 dias e mobilizaria um número maior de profissionais, o que representa uma redução de tempo de cerca de 81%. 

Em outra aplicação, voltada ao cadastro de sinalização e elementos de proteção em um trecho rodoviário de mais de 232 km, a ferramenta foi utilizada para identificar os ativos existentes com base em vídeos captados em campo. Nos casos em que a IA não reconhecia automaticamente os itens, a equipe utilizava os vídeos como apoio para inserir manualmente os dados faltantes. Assim, garantiu-se a completude no cadastro e alta precisão no levantamento final. 

A implementação do AssetAI tem gerado resultados expressivos nos projetos da TPF. A automação do reconhecimento de ativos, especialmente na sinalização vertical, tornou o processo de levantamento mais rápido, preciso e de baixo custo. Com operação simples e alta produtividade, a ferramenta se mostra como uma solução consistente e escalável para a modernização da gestão de ativos rodoviários.