Prototipo de un sistema para la detección de baches en vías vehiculares específicas de la ciudad de Bogotá a través del uso de un modelo basado en machine learning y sensores en dispositivos móviles

Bogotá es una de las ciudades más concurridas del país, tanto en cuestión de automotores y diferentes tipos de vehículos como de transeúntes que diariamente hacen uso de las calles que conforman esta ciudad, es por ello por lo que la importancia acerca del estado vial es un factor crucial, ya que puede incurrir en diversos fenómenos catastróficos por falta de una atención o de un correcto manejo respecto al mejoramiento continuo del pavimentado encontrado. Dado uno de los últimos reportes por parte del ministerio de transporte correspondiente al 27 de Diciembre del año 2021 (Ministerio de transporte, 2021), se puede apreciar que el Instituto de Vías se mantiene actualizando de manera permanentemente lo que se conoce como el estado de la Red Vial, dentro de las cuales encontramos clasificaciones como vías pavimentadas y no pavimentadas, de esta forma es que el gobierno busca tomar medidas preventivas en caso de ser requeridas y así generar un control efectivo para los usuarios que transitan dichas vías en los distintos medios de transporte. Para el 2021 se encontró a mediados de año que el problema de la malla vial en Bogotá era más grave de lo que se pensaba, llegándose a percibir que un 15% estaba llena de baches, agujeros, huecos, cráteres, lodazales y deformaciones terrestres. Desde hace años dada la creación de Transmilenio, las zonas pavimentadas que se destinaron para su uso también han sido afectadas, si bien no en la totalidad, pero si se dio un deterioro notorio con el paso del tiempo, se afirma según diversas revistas que las troncales por donde este medio de transporte se ubica o pasa continuamente, poseen un 77% del pavimento que se puede considerar como en buen estado, por otro lado el 22% bueno a secas y el 1% totalmente deteriorado. Como se observa, este proceso al necesitar de una gran intervención por parte de un usuario y el proveer datos manualmente, hace que sea un proceso ineficiente para reportar huecos en una ciudad de gran magnitud como lo es Bogotá, por lo anterior nace la idea de realizar un prototipo en tiempo real que permita la identificación de huecos en la ciudad de Bogotá por medio del uso de un modelo de machine learning y haciendo uso de acelerómetros en dispositivos móviles de manera que este proceso de identificación de huecos, obtención de datos y generación de reportes de los baches sea realizado automáticamente y que a su vez permita la visualización de estos por medio de un aplicativo web.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/36873
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/36873
• Palabra clave: Machine Learning; Sensores; Sistema; Detección; Bache; Ingeniería de Sistemas -- Tesis y disertaciones académicas; Infraestructura vial; Estado del pavimento; Malla vial; Transporte urbano; Machine Learning; Sensor; System; Detection; Pothole
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