Implementación de un sistema web inteligente que integra una CNN para la detección y el registro automático de deterioros en vías vehiculares pavimentadas, a partir de imágenes capturadas y enviadas por usuarios desde dispositivos móviles
Descripción del Articulo
La identificación de imperfecciones en las vías de transporte para el mantenimiento de la infraestructura de vías vehiculares pavimentadas es un tema de investigación a nivel mundial, siendo una de las metodologías más recientemente utilizadas la visión computacional, haciendo uso de redes neuronale...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco |
| Repositorio: | UNSAAC-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10789 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12918/10789 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Visión computacional Redes neuronales Detección de imperfecciones Visión artificial Vías públicas https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 |
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Villafuerte Serna, RonyGarcia Chura, Herberth Fitzroy2025-06-11T21:56:24Z2025-06-11T21:56:24Z2025253T20250167https://hdl.handle.net/20.500.12918/10789La identificación de imperfecciones en las vías de transporte para el mantenimiento de la infraestructura de vías vehiculares pavimentadas es un tema de investigación a nivel mundial, siendo una de las metodologías más recientemente utilizadas la visión computacional, haciendo uso de redes neuronales convolucionales. Esto permite identificar todo tipo de objetos sobre las infraestructuras viales y procesarlos para su evaluación y análisis. En específico, identificar los deterioros en la superficie de rodamiento de las autopistas es un factor importante, ya que permite realizar una evaluación constante de las infraestructuras viales antes de que se generen fallas en estas. Esto reduce gastos económicos, incentiva más el mantenimiento y previene la rehabilitación total de las autopistas, evita accidentes que generen lesiones en los ciudadanos y transmite una buena imagen regional para el turismo, al ofrecer calles seguras y en óptimas condiciones. Este trabajo tiene como objetivo general aplicar visión computacional para la identificación y recolección de información sobre deterioros en las vías vehiculares pavimentadas mediante redes neuronales convolucionales. Para lograr este objetivo: en primer lugar, se recolectaran imágenes para construir y configurar un dataset; en segundo lugar, se adaptaran los datos a las entradas y salidas de la red neuronal MobileNetV2 para proceder a su evaluación, entrenamiento y optimización; en tercer lugar, se configurara un prototipo web que sirva como herramienta para recolectar información sobre los deterioros (geolocalización e imagen) que cualquier ciudadano encontraría en las vías vehiculares pavimentadas; en cuarto lugar, se realizarán pruebas del prototipo en rutas donde abundan los deterioros y fallas en el departamento del Cusco.application/pdfspaUniversidad Nacional de San Antonio Abad del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Visión computacionalRedes neuronalesDetección de imperfeccionesVisión artificialVías públicashttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Implementación de un sistema web inteligente que integra una CNN para la detección y el registro automático de deterioros en vías vehiculares pavimentadas, a partir de imágenes capturadas y enviadas por usuarios desde dispositivos móvilesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNSAAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoinstacron:UNSAACSUNEDUIngeniero Informático y de SistemasUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y MecánicaIngeniería Informática y de Sistemas70219990https://orcid.org/0000-0003-4607-522X23957778https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional612296Flores Pacheco, Lino PriscilianoTicona Pari, GuzmanPillco Quispe, Jose MauroBaca Cardenas, Lino AquilesORIGINAL253T20250167_TC.pdfapplication/pdf15767045http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/10789/1/253T20250167_TC.pdfe52e94afd19c6a5d37dc3b9d8f91aeffMD5120.500.12918/10789oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/107892025-06-11 17:08:06.297DSpace de la UNSAACsoporte.repositorio@unsaac.edu.pe |
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La identificación de imperfecciones en las vías de transporte para el mantenimiento de la infraestructura de vías vehiculares pavimentadas es un tema de investigación a nivel mundial, siendo una de las metodologías más recientemente utilizadas la visión computacional, haciendo uso de redes neuronales convolucionales. Esto permite identificar todo tipo de objetos sobre las infraestructuras viales y procesarlos para su evaluación y análisis. En específico, identificar los deterioros en la superficie de rodamiento de las autopistas es un factor importante, ya que permite realizar una evaluación constante de las infraestructuras viales antes de que se generen fallas en estas. Esto reduce gastos económicos, incentiva más el mantenimiento y previene la rehabilitación total de las autopistas, evita accidentes que generen lesiones en los ciudadanos y transmite una buena imagen regional para el turismo, al ofrecer calles seguras y en óptimas condiciones. Este trabajo tiene como objetivo general aplicar visión computacional para la identificación y recolección de información sobre deterioros en las vías vehiculares pavimentadas mediante redes neuronales convolucionales. Para lograr este objetivo: en primer lugar, se recolectaran imágenes para construir y configurar un dataset; en segundo lugar, se adaptaran los datos a las entradas y salidas de la red neuronal MobileNetV2 para proceder a su evaluación, entrenamiento y optimización; en tercer lugar, se configurara un prototipo web que sirva como herramienta para recolectar información sobre los deterioros (geolocalización e imagen) que cualquier ciudadano encontraría en las vías vehiculares pavimentadas; en cuarto lugar, se realizarán pruebas del prototipo en rutas donde abundan los deterioros y fallas en el departamento del Cusco. |
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