El presente trabajo desarrolla la implementación de un dispositivo basado en sistemas de embebidos en un automóvil orientado al monitoreo de pistas urbanas y detección de baches con el fin obtener su ubicación y nivel de gravedad de acuerdo al tamaño. Inicialmente, se realizó un análisis previo del método de inspección y monitoreo que realizan las entidades encargadas de realizar dichas funciones. Este análisis condujo a determinar que dicho método utilizado es manual, subjetivo y excesivo en tiempo. Por ello, se planteó automatizar el proceso de monitoreo de pistas mediante la implementación de sistemas de embebidos basados en Raspberry Pi 4B en el auto de inspección para detectar, medir y clasificar los baches con tan solo recorrer las calles mediante el uso de algoritmos basados en redes neuronales Resnet50 y Deeplabview para detección de baches y cálculo de diámetro,...