Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo

Las técnicas a utilizar para llevar a cabo esta tarea, es el uso de aprendizaje profundo, Visión Artificial para detectar objetos en imágenes. El problema para abordar está orientado a la seguridad vial, teniendo en cuenta la gran cantidad de accidentes relacionados con el mal estado y deterioro de...

Full description

Autores:
Morales Acevedo, Manuel Alejandro
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2064
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2064
Palabra clave:
Imágenes
Aprendizaje profundo
Vialidad
Daños en pavimento
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
id Vitela2_428b7bb07e629779b6802187a9e616cc
oai_identifier_str oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2064
network_acronym_str Vitela2
network_name_str Vitela
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
title Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
spellingShingle Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
Imágenes
Aprendizaje profundo
Vialidad
Daños en pavimento
title_short Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
title_full Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
title_fullStr Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
title_full_unstemmed Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
title_sort Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo
dc.creator.fl_str_mv Morales Acevedo, Manuel Alejandro
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Gil González, Julián
Jiménez Sierra, David Alejandro
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Morales Acevedo, Manuel Alejandro
dc.subject.none.fl_str_mv Imágenes
Aprendizaje profundo
Vialidad
Daños en pavimento
topic Imágenes
Aprendizaje profundo
Vialidad
Daños en pavimento
description Las técnicas a utilizar para llevar a cabo esta tarea, es el uso de aprendizaje profundo, Visión Artificial para detectar objetos en imágenes. El problema para abordar está orientado a la seguridad vial, teniendo en cuenta la gran cantidad de accidentes relacionados con el mal estado y deterioro de las vías, la finalidad es, que mediante el uso de aprendizaje profundo realizar un diagnóstico del estado de la malla vial, determinar sitios críticos y su respectiva ubicación, definir las áreas prioritarias, para ser utilizando en la determinación del monto de inversión para mantenimiento y rehabilitación de las vías.
publishDate 2023
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-06-08T18:33:54Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-06-08T18:33:54Z
dc.type.coar.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.local.none.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcol.none.fl_str_mv https://purl.org/redcol/resource_type/TM
format http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2064
url https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2064
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.extent.none.fl_str_mv 105 p.
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana Cali
publisher.none.fl_str_mv Pontificia Universidad Javeriana Cali
institution Pontificia Universidad Javeriana Cali
bitstream.url.fl_str_mv https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/3811b7b2-d358-43aa-a8f1-cf7e981e9ee8/download
https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/9c126272-37eb-4abf-a1d6-07e2c77e5294/download
https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/6072b448-9920-44fa-81b6-ab0cbdab99f6/download
https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/860294eb-2d17-4483-b244-567c38778189/download
https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/eaff2229-856d-4d3e-8827-19c4609b209b/download
https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/866dce0b-7073-40ca-97ec-a050231456bb/download
https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/4e2ef807-6cc6-4f65-8a75-e44c394851e5/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
a25e27b1986c59ae776c49a143be9d4e
6f553115f1c032a06dc6f6c4bb161da2
63332997ac51f5a538199c92b56c8eb1
ca2b7560e819f7a3bfd90eb861e19b01
08e4dcef0b2fb1f23dc0f03b54800be2
ef269f51683f7eb5137e19e99a401fc6
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Vitela
repository.mail.fl_str_mv vitela.mail@javerianacali.edu.co
_version_ 1812095043407708160
spelling Gil González, JuliánJiménez Sierra, David AlejandroMorales Acevedo, Manuel Alejandro2024-06-08T18:33:54Z2024-06-08T18:33:54Z2023https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2064Las técnicas a utilizar para llevar a cabo esta tarea, es el uso de aprendizaje profundo, Visión Artificial para detectar objetos en imágenes. El problema para abordar está orientado a la seguridad vial, teniendo en cuenta la gran cantidad de accidentes relacionados con el mal estado y deterioro de las vías, la finalidad es, que mediante el uso de aprendizaje profundo realizar un diagnóstico del estado de la malla vial, determinar sitios críticos y su respectiva ubicación, definir las áreas prioritarias, para ser utilizando en la determinación del monto de inversión para mantenimiento y rehabilitación de las vías.105 p.application/pdfspaPontificia Universidad Javeriana Calihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ImágenesAprendizaje profundoVialidadDaños en pavimentoDetección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundohttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestríahttps://purl.org/redcol/resource_type/TMFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de DatosPontificia Universidad Javeriana CaliMaestríaLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/3811b7b2-d358-43aa-a8f1-cf7e981e9ee8/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51ORIGINAL1.LICENCIA DE USO - TG.pdf1.LICENCIA DE USO - TG.pdfapplication/pdf236213https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/9c126272-37eb-4abf-a1d6-07e2c77e5294/downloada25e27b1986c59ae776c49a143be9d4eMD51DOCUMENTO_FINAL_PROYECTO_APLICADO_MANUEL_MORALES_ACEVEDO.pdfDOCUMENTO_FINAL_PROYECTO_APLICADO_MANUEL_MORALES_ACEVEDO.pdfapplication/pdf5218312https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/6072b448-9920-44fa-81b6-ab0cbdab99f6/download6f553115f1c032a06dc6f6c4bb161da2MD52TEXT1.LICENCIA DE USO - TG.pdf.txt1.LICENCIA DE USO - TG.pdf.txtExtracted texttext/plain4982https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/860294eb-2d17-4483-b244-567c38778189/download63332997ac51f5a538199c92b56c8eb1MD511DOCUMENTO_FINAL_PROYECTO_APLICADO_MANUEL_MORALES_ACEVEDO.pdf.txtDOCUMENTO_FINAL_PROYECTO_APLICADO_MANUEL_MORALES_ACEVEDO.pdf.txtExtracted texttext/plain102122https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/eaff2229-856d-4d3e-8827-19c4609b209b/downloadca2b7560e819f7a3bfd90eb861e19b01MD513THUMBNAIL1.LICENCIA DE USO - TG.pdf.jpg1.LICENCIA DE USO - TG.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5306https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/866dce0b-7073-40ca-97ec-a050231456bb/download08e4dcef0b2fb1f23dc0f03b54800be2MD512DOCUMENTO_FINAL_PROYECTO_APLICADO_MANUEL_MORALES_ACEVEDO.pdf.jpgDOCUMENTO_FINAL_PROYECTO_APLICADO_MANUEL_MORALES_ACEVEDO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3544https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/4e2ef807-6cc6-4f65-8a75-e44c394851e5/downloadef269f51683f7eb5137e19e99a401fc6MD51411522/2064oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/20642024-06-25 05:13:48.868https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://vitela.javerianacali.edu.coRepositorio Vitelavitela.mail@javerianacali.edu.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