Idioma
Python
Tipo de ferramenta
Algoritmo
Licença
IDB Open-Source Software License
Version
1.0.0
Banco Interamericano de Desenvolvimento
RoadScan é uma ferramenta de código aberto desenvolvida pelo BID para avaliar a trafegabilidade de vias através da análise automatizada de imagens de satélite. Utiliza o modelo Segment Anything (SAM) da Meta, técnicas de processamento de imagens e algoritmos de detecção de anomalias para segmentar vias, identificar veículos em movimento e detectar defeitos no pavimento como buracos e manchas. O pipeline processa imagens TMS (Terrain/Satellite) a partir de áreas definidas em arquivos KML, gerando resultados georreferenciados em formatos raster (GeoTIFF) e vetoriais (Shapefile, GeoJSON) que podem ser integrados diretamente em sistemas de informação geográfica (SIG).
RoadScan reduz a necessidade de inspeções manuais de rodovias, que são caras, lentas e difíceis de escalar. Automatiza a avaliação do estado das vias usando imagens de satélite, permitindo detectar anomalias no pavimento, quantificar o tráfego veicular e gerar dados georreferenciados de forma remota. Isso facilita a priorização de investimentos em manutenção viária e melhora a tomada de decisões em infraestrutura de transporte.
Funciona como um pipeline de 8 notebooks Python executados sequencialmente: 1. Gera bounding boxes a partir de um arquivo KML e baixa imagens de satélite TMS (Terrain e Satellite). 2. Segmenta a infraestrutura viária usando limiarização e operações morfológicas em imagens Terrain. 3. Recorta as imagens de satélite para manter apenas a superfície da via. 4. Detecta veículos (carros, ônibus e caminhões) usando LangSAM. 5. Segmenta o pavimento limpo eliminando ruído visual lateral. 6. Detecta anomalias visuais (buracos, manchas) por filtragem cromática no espaço de cor HSV. 7. Aplica geocodificação reversa para obter localizações detalhadas. 8. Consolida todos os resultados em uma tabela unificada com dados de vias, veículos, anomalias e localização.
Utiliza formatos geoespaciais abertos: GeoTIFF para dados raster, Shapefile e GeoJSON para dados vetoriais, e KML para a definição de áreas de interesse. Baseado em bibliotecas de código aberto como GeoPandas, Rasterio, OpenCV e o modelo SAM (Segment Anything Model) da Meta. Compatível com qualquer sistema SIG padrão.
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Observa-se o diagrama completo do fluxo de processamento do RoadScan, desde o download de imagens até a consolidação dos resultados.
Observa-se o resultado da segmentação de vias e da detecção de veículos usando o modelo SAM em imagens de satélite.
Observam-se as anomalias detectadas no pavimento, incluindo buracos e manchas, classificadas por análise cromática HSV.
Modelo de segmentação de imagens da Meta AI usado pelo RoadScan para detecção de veículos e pavimento.