Diseño de un modelo de aprendizaje de máquina para reconocimiento y clasificación de daños en pavimento para vías de Sogamoso

ilustraciones, diagramas, mapas

Autores:
Mayorga Ballesteros, Diego Camilo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84420
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El rendimiento del modelo fue evaluado utilizando imágenes capturadas en el municipio de Sogamoso y se obtuvo un resultado aceptable en la detección y clasificación de daños en pavimentos. La herramienta desarrollada puede ser utilizada para la detección temprana de daños en las vías y para la toma de decisiones en la gestión de la infraestructura vial. (Texto tomado de la fuente)This research project aims to develop a machine learning model to recognize and classify pavement damage. Computer vision and deep learning techniques were used, as a starting point, a pre-trained neural network (MobileNet) was used, this approach allowed a rapid implementation of the model and a reduction in the time and resources required for its training. The performance of the model was evaluated using images captured in Sogamoso and an acceptable result was obtained in the detection and classification of pavement damage. The developed tool can be used for the early detection of road damage and for decision-making in the management of road infrastructure.MaestríaMagíster en Ingeniería - AnalíticaÁrea Curricular de Ingeniería de Sistemas e Informática31 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Minas - Maestría en Ingeniería - AnalíticaFacultad de MinasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Medellín000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::005 - Programación, programas, datos de computación620 - Ingeniería y operaciones afines::624 - Ingeniería civilPavimentosPavimentos de asfalto - CraqueoCarreteras - Mantenimiento r reparaciónPavementsPavements, Asphalt - CrackingRoads - Maintenance and repairDaños en pavimentosClasificaciónReconocimientoAprendizaje de máquinaAprendizaje profundoTransferencia de conocimientoPavement damageClassificationRecognitionMachine learningDeep learningTransfer learningDiseño de un modelo de aprendizaje de máquina para reconocimiento y clasificación de daños en pavimento para vías de SogamosoDesign of a machine learning model for recognition and classification of pavement damage for roads in SogamosoTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMSogamoso, Boyacá, ColombiaRedColLaReferenciaAgencia Nacional de Seguridad Vial. (2021). Boletín estadístico Boyacá, fallecidos y lesionados por siniestros viales, serie departamentos, Enero - Mayo 2021. Boyacá.Alianza Caoba. (2017). Perfil Alianza Caoba - Reporte técnico. Bogotá D.C.: Universidad de los Andes.Arya, Deeksha and Maeda, Hiroya and Ghosh, Sanjay Kumar and Toshniwal, Durga and Sekimoto, Yoshihide (2022) RDD2022: A multi-national image dataset for automatic Road Damage Detection.Arya, D., Maeda, H., Kumar Ghosh, S., Toshniwal, D., Mraz, A., Kashiyama, T., & Sekimoto, Y. (2020). Transfer Learning-based Road Damage Detection for Multiple Countries.INVIAS 2006, Estudio e investigación del estado actual de las obras de la red nacional de carreteras- Manual para la inspección de pavimentos flexiblesicholas Renotte (2021). Tensorflow Object Detection Course. GitHub nicknochnack/TFODCourseRababaah, H., Vrajitoru, D., & Wolfer, J. (2005). ASPHALT PAVEMENT CRACK CLASSIFICATION: A COMPARISON OF GA, MLP, AND SOM. South Bend, Indiana.Ragnoli, A., De Blasiis, M. R., & Di benedetto, A. (2018). Pavement Distress Detection Methods: A Review. infrastrutures, 3(4), 58.Roberts, R., Gaspare, G., Inzerillo, L., & Di Mino, G. (2020). Towards Low-Cost Pavement Condition Health Monitoring and Analysis Using Deep Learning. applied sciences, 10(1), 319.Siete días Boyacá. (18 de junio de 2019). Siete días Boyacá. Obtenido de Siete días Boyacá: https://boyaca7dias.com.co/2019/06/18/sogamoso-tiene-la-cifra-mas-alta de-accidentalidad-en-el-departamentoSun, Y., Salari, E., & Chou, E. (2009). Automated pavement distress detection using advanced image processing techniques. 2009 IEEE International Conference on Electro/Information Technology, (págs. 373-377). doi:10.1109/EIT.2009.5189645.Tello-Cifuentes, L., Aguirre-Sánchez, M., Díaz-Paz, J. P., & Hernández, F. (2020). Damage Evaluation in Flexible Pavement Using Terrestrial Photogrammetry and Neural Networks. TecnoLógicas, 24(50).Universidad Nacional de Colombia. (2006). 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Bogotá D.C.: Universidad Nacional de ColombiaEstudiantesInvestigadoresMaestrosLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84420/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1057597932.2023.pdf1057597932.2023.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Analíticaapplication/pdf933321https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84420/2/1057597932.2023.pdfc40ab59d30e03704a8c230b7f1587bc7MD52unal/84420oai:repositorio.unal.edu.co:unal/844202023-08-02 11:43:26.636Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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