Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma

Las grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizad...

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Autores:
Porras Díaz, Hernán
Castañeda Pinzon, Eduardo Alberto
Sanabria Echeverry, Duván Yahír
Medina Peréz, Gepthe Manuel
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2012
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/1500
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Palabra clave:
Ajuste de contraste
Características geométricas y descriptores de forma
Corrección de intensidad
Detección de grietas
Eliminación de ruido
Operaciones morfológicas
Contrast adjustment
Geometric characteristics and shape descriptors
Intensity correction
Crack detection
Elimination of noise
Morphological operations
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description Las grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizado de la imagen; el ajuste de contraste, para realzar la grieta; la segmentación, aplicando la media y la desviación estándar de los niveles de gris, para delimitar las grietas; el procesamiento morfológico, para fusionar separaciones estrechas; la eliminación de grietas falsas, aplicando características geométricas y descriptores de forma; y la conexión de grietas, para obtener grietas continuas. Los resultados experimentales fueron obtenidos de las imágenes de pavimento captadas por el sistema semiautomático y el algoritmo generador implementado. Las pruebas demostraron que las grietas fueron detectadas, con una sensibilidad de 81,72% y una especificidad de 99,96% para las imágenes captadas
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To solve this problem, the medium filter is applied, for smoothing the image; the contrast adjustment, to enhance the crack; the segmentation, applying the mean and the standard deviation of the gray levels, to delimit the cracks; morphological processing, to merge narrow separations; the elimination of false cracks, applying geometrical characteristics and shape descriptors; and the connection of cracks, to obtain continuous cracks. The experimental results were obtained from the pavement images captured by the semiautomatic system and the implemented generator algorithm. The tests showed that the cracks were detected, with a sensitivity of 81.72% and a specificity of 99.96% for the images capturedPorras Díaz, HernánCastañeda Pinzon, Eduardo AlbertoSanabria Echeverry, Duván YahírMedina Peréz, Gepthe Manuelapplication/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 8, Núm. 1 (2012)INGE CUCINGE CUC[1] L. Hong, Pavement Information System: Detection, Classification and Compression. Thesis (Master of Science Degree in Engineering). The University of Toledo. College of Engineering. Toledo, 2009, 60 p.[2] H. Rababaah, Asphalt Pavement Crack Classification: A Comparative Study of Three AI Approaches: Multilayer Perceptron, Genetic Algorithms, and Self-Organizing Maps. Thesis (Master of Sciences). Indiana University South Bend. Graduate Faculty. Department of Computer and Information Sciences. South Bend, 2005, 120 p.[3] J. Miller and W. Bellinger, Distress Identification Manual for the Long-Term Pavement Performance Program. Virginia, 2003. 164 p.[4] Invías y UNAL, Manual para la inspección visual de pavimentos flexibles. Bogotá D.C., Colombia, Oct. 2006. [Online] Disponible en: http://invias.gov.co/index.php/documentos-tecnicos-izq/doc_details/974-manual-parala-inspeccion-visual-de-pavimentosflexibles?tmpl=component[5] ASTM International, Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys. Estados Unidos, May. 2013. [Online] Disponible en: http://enterprise1.astm.org/DOWNLOAD/D6433.1210479-1.pdf[6] Gevial SAS, Ingeniería y Gestión Vial. Tecnología aplicada a la ingeniería. Bogotá D.C., Colombia, 2012. [Online] Disponible en: http://gevial.co/brochure.pdf[7] M. S. Townes et al., National Cooperative Highway Research Program. Automated Pavement Distress Collection Techniques. Washington D. C.: Transportation Research Board of the National Academies, 2004. 85 p.[8] X. Yu, Pavement Surface Distress Detection and Evaluation Using Image Processing Technology. Thesis (Master of Science Degree in Electrical Engineering). The University of Toledo. Graduate Faculty. The Department of Electrical Engineering. 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Inframation: Thermal Imaging’s Leading Users Conference, 2005. pp. 1-12INGE CUCINGE CUChttps://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/265Ajuste de contrasteCaracterísticas geométricas y descriptores de formaCorrección de intensidadDetección de grietasEliminación de ruidoOperaciones morfológicasContrast adjustmentGeometric characteristics and shape descriptorsIntensity correctionCrack detectionElimination of noiseMorphological operationsDetección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de formaAutomatic asphalt pavement crack detection using geometric features and shape descriptorsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINAL14. Detección automática de grietas de pavimento asfáltico.pdf14. Detección automática de grietas de pavimento asfáltico.pdfapplication/pdf1537881https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/bf6cb336-6311-48ba-aee8-c50d912cfe51/downloada0ae56f4807980b4656f531c274d8b90MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/c3ca2f01-e4e9-41a7-ba25-c7c0082935d6/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAIL14. Detección automática de grietas de pavimento asfáltico.pdf.jpg14. Detección automática de grietas de pavimento asfáltico.pdf.jpgimage/jpeg45924https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/75037c91-f69c-4d5b-922b-63e95e67f57f/download9ded1acbe2c093fadc0d06da795e8efcMD54TEXT14. Detección automática de grietas de pavimento asfáltico.pdf.txt14. Detección automática de grietas de pavimento asfáltico.pdf.txttext/plain47822https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/49e84ed2-8979-44bb-be02-3f7ce9e3bcf3/download673a26b7d0a804c5c317a7015288f8beMD5511323/1500oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/15002024-09-17 14:24:05.459open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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