Identificación del estado de las vías vecinales mediante analítica geoespacial

Descripción del Articulo

La situación actual de las vías vecinales del Perú es crítica, solo el 2% se encuentra pavimentado y en su mayoría presentan un muy mal estado. Las municipalidades distritales, los responsables de dirigir los estudios y obras de conservación vial, no cuentan con recursos de información del sistema v...

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Detalles Bibliográficos
Autores: ​​Barboza Benites, Anghelo Arturo ​, Oropeza Julcarima, Jose, ​​Silva Mestanza, Abraham Eduardo ​, Tinco Curi, Elvira Leonor
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/668744
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/668744
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:UAV
Fotogrametría
Carreteras
Redes convolucionales
Daños en pavimento
Segmentación semántica
Photogrammetry
Roads
Convolutional networks
Pavement damage
Semantic segmentation
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Descripción
Sumario:La situación actual de las vías vecinales del Perú es crítica, solo el 2% se encuentra pavimentado y en su mayoría presentan un muy mal estado. Las municipalidades distritales, los responsables de dirigir los estudios y obras de conservación vial, no cuentan con recursos de información del sistema vial competente, capacidades de sustentación técnica y presupuesto, prueba de ello es que se realizan muy pocas inspecciones del estado de las vías. Esta investigación busca implementar una solución automatizada que inicia con la adquisición de datos geoespaciales como ortofotos georreferenciadas, nube de puntos 3D y modelos digitales de superficie (MDS) de alta resolución, recopiladas a través de aeronaves no tripuladas (UAV) y técnicas de fotogrametría y estructuras a partir de movimiento (SFM). Con estos insumos geoespaciales adecuados para el objetivo de estudio, y a partir de arquitecturas existentes de redes convolucionales, se desarrollará un modelo que permita identificar vías asfaltadas y posibles deterioros. La solución automatizada también proporcionará las métricas necesarias como cantidades, metros lineales, áreas o perímetros a intervenir; permitiendo así; un diagnóstico temprano de la situación vial. Se busca que esta solución tenga alto impacto en términos económicos y técnicos, logrando buena aceptación por los municipios y consultores a cargo del mantenimiento periódico de las redes viales vecinales. La aspiración de este proyecto apunta a mejorar la infraestructura de transporte como base del desarrollo sostenible, aumentando el nivel y calidad de vida de los habitantes.
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