Detecção de Elementos em Construções Históricas da Cidade do Serro com Aprendizado Profundo

O patrimônio cultural é uma expressão da identidade e da história de uma sociedade, representando valores arquitetônicos, sociais e artísticos de diferentes períodos. Sua preservação é essencial para manter a memória coletiva e garantir que futuras gerações possam compreender e apreciar o passado [1]. No Brasil as cidades históricas abrigam construções de grande relevância, que necessitam de constante monitoramento e conservação [2]. No entanto, a preservação desses bens enfrenta desafios, especialmente devido ao desgaste natural, ações humanas e a falta de métodos eficazes para identificação e manutenção dos elementos construtivos [3]. Além disso, a escassez de mão de obra especializada e a dificuldade de monitoramento eficiente tornam a manutenção dessas edificações um processo complexo e, muitas vezes, custoso. Métodos tradicionais de inspeção podem ser demorados e subjetivos, tornando necessária a adoção de abordagens mais eficientes e automatizadas para a identificação e análise dos elementos arquitetônicos [4]. Nesse contexto, a inteligência computacional tem se destacado como uma ferramenta promissora para auxiliar na preservação do patrimônio cultural [5] [6]. Técnicas como visão computacional e aprendizado profundo já são utilizadas em diversas aplicações, como a reconstrução digital de monumentos [7], a detecção de danos estruturais [8] e a classificação de estilos arquitetônicos [9]. O uso dessas tecnologias permite um monitoramento mais preciso eágil das construções históricas, facilitando a tomada de decisões sobre intervenções e restaurações [3]. Além da preservação física do patrimônio, é essencial garantir sua digitalização para a conservação do conhecimento e das informações associadas [1]. A preservação física pode ser realizada por meio de técnicas de conservação e restauração, enquanto a digitalização permite armazenar e difundir seu valor cultural. Dessa forma, a preservação do patrimônio cultural desempenha um papel crucial na manutenção da memória cultural, na acessibilidade, na valorização da diversidade ambiental e nos benefícios econômicos [1]. Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma ferramenta baseada em aprendizado profundo para auxiliar na digitalização automática de elementos construtivos presentes em edificações históricas do Serro, como frontões, torres, janelas, portas e igrejas. Para isso, foi utilizada uma rede neural convolucional (CNN) treinada com a base de dados ImageOP, composta por mais de 1600 imagens de monumentos da cidade de Ouro Preto. Após a definição da arquitetura mais adequada para o modelo, foram realizados testes práticos no município do Serro, com o intuito de avaliar a eficácia do sistema na identificação dos elementos arquitetônicos. Essa etapa é fundamental para os processos de conservação e preservação do patrimônio histórico, pois, a partir do reconhecimento dos elementos, será possível realizar, por exemplo, a classificação de patologias associadas a essas estruturas.