Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications

This article presents a state-of-the-art review of the applications of Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL) in building and construction industry 4.0 in the facets of architectural design and visualization; material design and optimization; structural design and analysis; offsite manufacturing and automation; construction management, progress monitoring, and safety; smart operation, building management and health monitoring; and durability, life cycle analysis, and circular economy. This paper presents a unique perspective on applications of AI/DL/ML in these domains for the complete building lifecycle, from conceptual stage, design stage, construction stage, operational and maintenance stage until the end of life. Furthermore, data collection strategies using smart vision and sensors, data cleaning methods (post-processing), data storage for developing these models are discussed, and the challenges in model development and strategies to overcome these challenges are elaborated. Future trends in these domains and possible research avenues are also presented

Desarrollo de algoritmos evolutivos para la segmentación automática de imágenes

Tesis del programa de maestría en ciencias de la computaciónUn sistema de visión está compuesto por varios pasos, cada uno de ellos influye en el resultado final. Uno de esos pasos es la segmentación, esta permite obtener solo la región que interesa del objeto y eliminar el fondo. La segmentación es muy importante pues permite mejorar la calidad de la región segmentada, mejorar la calidad de las características extraídas y al mismo tiempo reducir el ruido introducido por una mala calidad de características. Existen diversas técnicas de segmentación en la literatura, cada una de ellas con una o varias variables para afinar. Elegir la técnica adecuada para segmentar un determinado conjunto de datos no es una tarea fácil, ya que en algunas ocasiones diversos factores pueden influir en la calidad de la segmentación como preprocesamiento y conjunto de imágenes. Aunado a lo anterior, pequeñas variaciones en la iluminación y cambios de intensidad pueden influir demasiado en la calidad de la segmentación. En algunas ocasiones es necesario un experto para seleccionar la técnica de segmentación y poner a punto las variables asociadas. En esta Tesis, se desarrollan algoritmos automáticos para selección de técnicas de segmentación y variables asociadas. Las técnicas desarrolladas son implementadas y comparadas utilizando varios conjuntos de datos. Los resultados experimentales obtenidos son discutidos y comparados en esta Tesis. Estos algoritmos permitirán facilitar y simplificar la selección de la técnica de segmentación a utilizar, así como las variables necesarias y preprocesamiento implementado