Identificação de elementos de rede de distribuição de energia urbana por meio de Sistema Híbrido de Mapeamento Móvel

• Processo: 25/09727-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Civil - Infra-estrutura de Transportes
• Pesquisador responsável: Henrique Cândido de Oliveira
• Beneficiário: Mateus Serracchiani Ananias
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo (FEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Cidades inteligentes Inteligência artificial Mapeamento móvel Veículos aéreos não tripulados Mapeamento digital
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aquisição de Dados Geoespacial | Cidades Inteligentes | Inteligência Artificial | Sistema de Mapeamento Móvel | Sistema Híbrido de Mapeamento | Veículos Aéreos Não Tripulados | Mapeamento Digital

Resumo

A rápida expansão dos centros urbanos e a crescente complexidade da gestão de infraestrutura exigem abordagens inovadoras para a aquisição de dados geoespaciais. Neste contexto, esta pesquisa propõe o uso de um sistema híbrido de mapeamento móvel, que integra a coleta de dados terrestres e aéreos para aprimorar o mapeamento urbano em aplicações de cidades inteligentes. Ao combinar Sistemas de Mapeamento Móvel (SMM) com Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), o estudo busca melhorar a completude, a precisão e a automação na extração de feições geoespaciais. A metodologia adotada envolve o desenvolvimento de um aplicativo personalizado para a execução de voos de VANTs, voltado especificamente à sua integração em sistemas de mapeamento híbrido. Adicionalmente, será desenvolvido um algoritmo de inteligência artificial, para a identificação e classificação automática de elementos de interesse urbano. Como estudo de caso, serão utilizadas feições da rede de distribuição de energia, possibilitando a validação das técnicas propostas em ambiente real. Entre os resultados esperados estão a consolidação de metodologias para a execução de voos de VANTs aplicados a modelos de mapeamento híbrido e a aplicação de inteligência artificial no reconhecimento de feições urbanas, por fim a organização de um banco de dados espacial contendo as informações georreferenciadas extraídas do processo. Ao garantir a aquisição otimizada de dados aéreos, sua integração com os dados dos MMS e utilização de deep learning, este projeto busca preencher lacunas técnicas existentes nos sistemas de mapeamento híbridos. Espera-se, ainda, que os resultados contribuam para o avanço das tecnologias geoespaciais, apoiando o planejamento urbano, o monitoramento de infraestrutura, assim como o desenvolvimento de cidades inteligentes e sustentáveis.