Examinando por Materia "Fotogrametría"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicativo de detección vehicular para apoyar el sistema de detección actual mediante la utilización de UAV
    (Universidad del Valle, 2022) Ordóñez Hiles, Andrés Felipe; Jaramillo, Ciro
    Para las grandes ciudades la toma de información vehicular se ha convertido en una necesidad constante para cosas como comprender la dinámicas viales, seguridad vial y control vehicular entre muchos otros usos, sin embargo obtener dicha información usualmente requiere de infraestructura costosa y procesos complejos; por consiguiente, en el presente proyecto se desarrolló una metodología para la identificación de vehículos particulares y su posición respecto a la vía mediante el uso de fotogrametría aérea por UAV, el trabajo esta divido en la selección del hardware, selección de los escenarios, detección vehicular y de las posiciones de la placa, extracción de caracteres de la placa, generación de resultados y validación. El UAV utilizado fue un phantom 4 pro v2, la red neuronal utilizada fue una YOLOv4 y se usó un extractor de caracteres tesseract OCR, se obtuvo una precisión media de 87% en la detección de clases para la red neuronal y del 100% para la extracción de caracteres de la placa además de posiciones con errores centimétricos. La metodología planteada es un acercamiento para los sistemas de detección vehicular autónomos mediante UAV que pueden apoyar otras tecnologías existentes.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Evaluación del modelo 3D de una escultura obtenido con técnicas de fotogrametría a partir de imágenes de corto alcance capturadas con teléfonos inteligentes
    (Universidad del Valle, 2017) Muñoz Bedoya, Diana Sofía; Loaiza Correa, Humberto; Díaz Paz, Jean Pierre
    La reconstrucción tridimensional a partir de múltiples imágenes es un enfoque eficiente en cuanto a costo de adquisición y almacenamiento de la información. Los algoritmos para la orientación automática de imágenes son un tema importante de investigación en Visión Artificial y Fotogrametría, ya que se han desarrollado algoritmos basados en correspondencia de características y Structure From Motion (SfM), que han evolucionado a través del fortalecimiento de sus fundamentos matemáticos, estadísticos y geométricos en beneficio de mejorar su robustez y rendimiento global. El presente trabajo de grado expone la aplicación de una metodología para la generación de un modelo tridimensional usando imágenes terrestres capturadas con la cámara de un teléfono inteligente. La metodología combina las técnicas de Visión Artificial y Fotogrametría para generar un sistema automático de reconstrucción a partir de las relaciones entre puntos característicos identificados en múltiples imágenes. Las imágenes para reconstrucción son almacenadas en el dispositivo móvil y el sistema de reconstrucción se desarrolla en el lenguaje de programación de Matlab, conformado con procesos para la identificación y registro de características, estimación de la geometría y reconstrucción de la escena. El sistema se pone a prueba con diferentes conjuntos de imágenes con la intensión de identificar las condiciones de la escena que permitan un mejor resultado en la reconstrucción, adicionalmente se realizó la integración del modelo resultante con otro de referencia obtenido con el dispositivo Kinect usando el software CloudCompare para establecer cuantitativamente la precisión de la información generada. Las pruebas mostraron buenos resultados usando imágenes donde las condiciones de las cámaras respecto a: iluminación, sensibilidad, enfoque y balance de blancos estuvieran configuradas equivalentemente, obteniendo una precisión de 65.53 %.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Fotogrametría de alta resolución espacial : utilizando el método estructura de movimiento (SfM) y vehículos aéreos no tripulados
    (Universidad del Valle, 2022-12-29) Llata Quiroga, Edna de la
    La obtención de modelos de elevación digital de alta resolución espacial requiere de tecnologías geoespaciales modernas como la altimetría laser y el escaneo láser terrestre. Sin embargo, estas tecnologías presentan algunas limitaciones, como un alto costo y el requerimiento de una elevada logística. Este trabajo integra el uso de vehículos aéreos no tripulados de bajo costo con cámaras fotográficas digitales comunes y el método de análisis de imágenes conocido como “Estructura de Movimiento” (SfM). Esta integración permite el desarrollo de fotogrametría con resolución espacial por debajo de un metro utilizando un mínimo de puntos de control. Se generó una ortofoto con resolución de 20 cm y un modelo de elevación digital con resolución de un metro. El modelo de elevación digital presentó ventajas sobre un modelo generado por altimetría laser (LiDAR), así como una red de drenaje con mayor detalle. Los resultados de este trabajo pueden ayudar al desarrollo de técnicas de bajo costo para la detección de cambios en la superficie terrestre que requieren de alta precisión y continuo monitoreo.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Medios diagnósticos digitales en ortodoncia y cirugía ortognática.
    (2011-10-18) Rosero M., Karim
    En el presente artículo se hace una revisión de la evolución en el uso de los computadores en Ortodoncia, enfocándose a los medios diagnósticos ímagenológicos digitales, y su aplicación a la práctica profesional. El objetivo es brindar al especialista una introducción a los medios diagnósticos digitales que en la actualidad se está convirtiendo en la principal herramienta para el manejo personalizado con el paciente y el grupo profesional de trabajo. Se sintetizan las características esenciales tanto del hardware como del software requerido para tener acceso a esta forma de manejo diagnóstico computarizado.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Metodología para la identificación automática del deterioro en pavimento flexible, por medio de fotografías aéreas tomadas desde vehículos no tripulados
    (Universidad del Valle, 2019) Madroñero Urcuqui, Jaime David; Valencia López, Yury Catalina; Garcia Hurtado, Jorge Enrique; Hernandez Torres, Francisco
    Cuando las sociedades crecen las carreteras juegan un papel importante en su desarrollo; por lo tanto, el mantenimiento del pavimento, el cual es la base para la construcción de caminos, se hace relevante cuando las vías empiezan a presentar deterioros. Actualmente las inspecciones visuales de la infraestructura vial se realizan por trabajo de campo, el cual requiere de tiempo y está ligado a las opiniones subjetivas de los inspectores; por consiguiente, en el presente proyecto se desarrolló una metodología para identificar deterioros presentes en el pavimento flexible de manera automática, utilizando técnicas de fotogrametría digital, procesamiento de imágenes y redes neuronales, el trabajo está representado en seis etapas: procesamiento de las fotografías aéreas, extracción de la superficie vial, extracción de características, identificación de grietas y baches, automatización y validación del método y de los resultados; este procedimiento se realizó con el entrenamiento de una red neuronal capaz de identificar baches, grietas y pavimento sano. Este clasificador obtuvo un porcentaje de 98.3% aciertos. La metodología planteada es un acercamiento a la generación de un sistema automatizado para la identificación de baches y grietas en pavimento flexible
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelación 3D de la ciudad santiago de Cali aplicado al catastro urbano zona piloto : un sector del barrio el ingenio comuna 17
    (Universidad del Valle, 2014) Ortega Perafan, Angela María; Castañeda, Miguel Angel; Hernández Torres, Francisco Luis
    Se debe entender modelamiento 3D, como una recopilación que posibilita gestionar con eficacia los datos y procesos relacionados con la infraestructura de una ciudad, este modelamiento 3D es un gran paso para una visualización más cercana a la del ojo humano a cerca de fenómenos de diversas clases, los cuales constantemente se han plasmado de forma bidimensional (mapas 2D). Si bien los datos en 2D continúan siendo útiles para numerosas aplicaciones, (Zambuni y Fredericque, 2010) pueden carecer de los detalles necesarios para solucionar los problemas complejos vinculados con la planificación catastral, como problemas de normatividad, sectores protegidos, índice de ocupación y de vacíos, impuestos, usos del suelo y todo lo relacionado con la propiedad horizontal, que han venido mostrando un constante y cambiante desarrollo, a nivel de construcciones y urbanización como es el caso del sur de la ciudad de Santiago de Cali. El objetivo del proyecto es crear un modelo 3D de un sector del barrio el Ingenio de Santiago de Cali orientado a la planeación del catastro urbano a partir de fotografías aéreas tomadas desde un vuelo aéreo no tripulado. La metodología planteada en esta investigación utiliza técnicas fotogramétricas, una de las técnicas principales para obtener información de edificios en 3D, implementando el método de extrusión y los modelos digitales de elevación y superficie calculados en procesos de triangulación y ortorectificación. El producto final de los procesos, ha permitido identificar que los objetos presentes como árboles, vías y edificios alcanzan alturas máximas de 36,95 m, conforme a las edificaciones presentes y de 6 o 9 m en zonas arbóreas. En este sentido, se logra incorporar información catastral para los edificios, caracterizados por Propiedad Horizontal con hasta 2 y 10 pisos en usos de suelo residencial y comercial-residencial, con números prediales para cada uno de los pisos que componen el bloque. El enfoque metodológico propuesto y desarrollado permite concluir que la cartografía catastral, posee en su base de datos graficas que puede ser modelada en 3D, permitiendo realizar un mejor análisis del territorio para una correcta toma de decisiones.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Obtención de información semántica a partir de fotografías asociadas a una nube de puntos
    (Universidad del Valle, 2025) Navia Castrillón, Juan Camilo; Holguín Agudelo, Luis Guillermo; Hernández, Francisco Luis; GRUPO DE INVESTIGACIÓN
    Este estudio propone un enfoque no supervisado para asociar información semántica a nubes de puntos 3D generadas a partir de fotografías, abordando la carencia de etiquetas en métodos tradicionales como Estructura desde el Movimiento (SfM) y Multi Visión Estéreo (MVS). Se implementaron redes neuronales convolucionales (CNN) combinadas con autoencoders completos y mapas auto-organizados de Kohonen (SOM), comparando su rendimiento con técnicas clásicas de clustering (k-means) y crecimiento de regiones. Los experimentos se realizaron en tres escenarios: banano (16 imágenes), monumento (396 imágenes) y parque (73 imágenes), procesadas mediante flujos de trabajo en Python con librerías como TensorFlow y OpenMVG. La metodología incluyó cuatro etapas: generación de nubes de puntos, segmentación no supervisada con redes neuronales (extracción de características, SOM y refinamiento con k-means), segmentación con algoritmos tradicionales, y evaluación mediante métricas de precisión e Intersección sobre Unión. Las redes neuronales destacaron en la escena del banano, con precisión global del 98% e Intersección sobre Unión (Intersección sobre Unión) de 0.97 para el fondo, aunque la clase "Banano" mostró menor rendimiento (Intersección sobre Unión: 0.76-0.87). En contraste, el clustering y crecimiento de regiones presentaron precisiones inferiores (70.8% y 67%, respectivamente), con Intersección sobre Unión críticos para clases complejas (ej. 0.08 en clustering para "Banano").