Da Pesquisa à Rua: Como a Suple Está Evoluindo a Análise Inteligente de Vias com IA e Visão Computacional
O que começou como um projeto experimental para estudos internos e atendimento pontual a clientes evoluiu para uma solução robusta de análise inteligente de patologias em vias urbanas e rodovias. Neste artigo, contamos como a Suple desenvolveu do zero um sistema completo, software, hardware e inteligência que hoje está em sua terceira versão, integrando visão computacional, sensores avançados e análise espacial para transformar a forma como vias são inspecionadas e monitoradas.
Por Marcos de Matos Araújo em 10/01/2026
Na Suple, muitos dos nossos projetos mais relevantes não nascem como produtos comerciais prontos. Eles começam como curiosidade técnica, pesquisa aplicada e vontade de resolver problemas reais.
Foi exatamente assim que surgiu nosso projeto de Análise Inteligente de Patologias em Vias.
O início: software, imagens e aprendizado
No começo, a ideia era simples: desenvolver um software capaz de identificar patologias em rodovias e ruas, como buracos, trincas e afundamentos, a partir de imagens e vídeos enviados por clientes.
Utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina, criamos um sistema inicial que analisava registros visuais e retornava informações estruturadas sobre os defeitos encontrados. Esse primeiro passo já trouxe resultados interessantes, mas rapidamente percebemos que poderíamos ir além.
Evolução para captura em campo
A segunda fase do projeto marcou um salto importante. Deixamos de depender apenas de imagens fornecidas por terceiros e passamos a capturar os dados diretamente em campo.
Inicialmente, utilizamos câmeras acopladas a veículos, como GoPro, permitindo registrar vídeos contínuos durante o deslocamento. Isso trouxe ganhos significativos em escala, padronização e confiabilidade dos dados.
Com mais dados, mais testes e mais aprendizado, o sistema evoluiu tanto em precisão quanto em capacidade analítica.
Hardware próprio e visão computacional avançada
Hoje, o projeto já está em sua terceira versão.
Desenvolvemos equipamentos próprios dentro da Suple, combinando nossa experiência em software, engenharia e infraestrutura com técnicas modernas de visão computacional. Passamos a trabalhar com câmeras específicas para aplicações de IA, calibradas para leitura precisa do ambiente, e incorporamos sensores a laser, que permitem não apenas detectar patologias, mas também mensurar dimensões, como profundidade e extensão de buracos.
Esse avanço abre um novo nível de análise, permitindo classificar defeitos por severidade, gerar dados comparáveis e apoiar decisões técnicas com muito mais embasamento.
Técnicas por trás da solução (sem revelar o segredo)
Por trás do sistema, aplicamos conceitos consolidados de visão computacional, como:
- Calibração de câmeras para garantir precisão geométrica
- Processamento de imagens e vídeos em tempo real
- Detecção e classificação de objetos
- Integração entre sensores visuais e dados espaciais
Tudo isso é resultado de dias de estudo, testes, ajustes e validações. Optamos por não entrar em detalhes técnicos profundos aqui, pois esse conhecimento faz parte da nossa vantagem competitiva e foi construído com muito esforço pela equipe.
Testes em rua e próximos desafios
Atualmente, estamos em fase de testes em ambiente real, aprimorando tanto o equipamento quanto os algoritmos. Cada nova coleta traz aprendizados valiosos e abre possibilidades ainda maiores.
Nosso objetivo é claro: reduzir custos e democratizar o acesso a esse tipo de tecnologia. Sabemos o quanto o mapeamento e a manutenção de vias são críticos para prefeituras, concessionárias e órgãos públicos.
Imagine esse sistema acoplado a viaturas, veículos de fiscalização ou manutenção, gerando dados em tempo real, acelerando diagnósticos e permitindo ações mais rápidas para melhorar a infraestrutura urbana e rodoviária.
Esse é o desafio que nos move.
Ainda temos um longo caminho pela frente, mas a combinação de estudo contínuo, equipe dedicada e propósito claro é o que nos trouxe até aqui e é o que vai nos levar adiante.
Em breve, compartilharemos mais novidades sobre essa evolução.
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