1 research outputs found
Identificaci贸n autom谩tica de las grietas en pistas de asfalto utilizando procesamiento digital de im谩genes
En nuestro Pa铆s las pistas de asfalto en su gran mayor铆a se encuentran en muy mal
estado. D贸nde el salitre, las lluvias, las malas pr谩cticas en construcci贸n de pistas
de asfalto son las causas principales que dan origen a las grietas en pistas de
asfalto. En la actualidad una de las tendencias en las ciencias computacionales es
el desarrollar t茅cnicas que faciliten la informaci贸n para su interpretaci贸n en el
procesamiento digital de im谩genes, ya que si se generan t茅cnicas m谩s eficientes
es posible aumentar la exactitud y disminuir la complejidad computacional. Existen
otras t茅cnicas actuales que se han generado en investigaci贸n para obtener la
segmentaci贸n como los algoritmos de m谩xima entrop铆a, el m茅todo otsu, el
crecimiento por regiones, el umbral global iterativo, los cuales ofrecen mejores
resultados para segmentar en distintos niveles, cuya funci贸n principal es hacer
crecer los pixeles iterativamente utilizando comparaciones entre pixeles con una
medida de similitud. Pese al potencial de estos algoritmos de segmentaci贸n, tienen
una gran cantidad de desventajas al aplicarlos a la carretera. Debido a los entornos
din谩micos, iluminaci贸n variante y vibraci贸n, los algoritmos tienen desventaja porque
son muy sensibles al ruido, dependen del punto de inicializaci贸n para generar una
buena o mala segmentaci贸n y al ser iterativos tienden a consumir mucho recurso
computacional. La presente investigaci贸n, pretende proporcionar una t茅cnica para
la realizaci贸n de procesos cuyo resultado tiene una implicaci贸n importante en el
proceso digital de im谩genes. La construcci贸n del brazo met谩lico, me permiti贸 captar
las im谩genes de grietas en pistas de asfalto. El algoritmo de Red Neuronal
Convolucional (CNN) tuvo buena performance en los trabajos de investigaci贸n
relacionados en la clasificaci贸n de grietas, por tal motivo se escogi贸 este algoritmo.
El procesamiento de las im谩genes, aumentando el brillo y aplicando el filtro
umbralizaci贸n binario, permiti贸 visualizar mejor las grietas de asfalto y esto mejor贸
la identificaci贸n del modelo. La realizaci贸n de la propuesta demuestra que de los
resultados alcanzados para el algoritmo de CNN obtuvo 98% de exactitud en tiempo
promedio de 85 segundosTesisInfraestructura, Tecnolog铆a y Medio Ambient