Detección de patologías en vías pavimentadas : prototipo y protocolo para la captura de imágenes de la superficie del pavimento

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dc.contributor.advisorThomson, Peter
dc.contributor.authorAcero Henao, Sergio David
dc.date.accessioned2026-05-15T22:04:18Z
dc.date.available2026-05-15T22:04:18Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema semiautomático de bajo costo para la adquisición de imágenes de la superficie del pavimento, con el objetivo de facilitar la evaluación de los daños en pavimentos asfalticos y mejorar la gestión de la infraestructura vial en Colombia. La red vial del país, administrada en su mayoría por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS), enfrenta desafíos debido a los métodos tradicionales de inspección visual, los cuales son lentos, subjetivos y tediosos. Por lo tanto, se hace necesario implementar tecnologías que optimicen la recolección de información para el análisis de pavimentos. El sistema propuesto consiste en un prototipo móvil que integra una cámara ZED 2i y un módulo GPS, montados en una estructura compacta y adaptable a un vehículo. Este dispositivo permite la captura de imágenes de alta resolución, junto con la localización precisa de cada punto de la vía. En la fase de desarrollo, se implementaron algoritmos específicos para automatizar la adquisición y el procesamiento de las imágenes. Luego, se formuló un protocolo detallado para optimizar la captura, seleccionando los horarios adecuados para minimizar las sombras y maximizar la calidad de las imágenes. El sistema fue validado mediante pruebas experimentales en diversas condiciones, asegurando su robustez y fiabilidad. Finalmente, se comparó el método propuesto con las metodologías manuales tradicionales, evaluando el tiempo de adquisición de datos, costos, personal requerido y la precisión en la medición de daños. Los resultados muestran que el sistema desarrollado ofrece ventajas significativas en eficiencia, reducción de costos y objetividad en la evaluación de pavimentos. Esta contribución se enmarca en un proyecto de investigación doctoral titulado “Methodology for Diagnosing Damage in Colombian Flexible Pavement Roads Using Computer Vision and Machine Learning techniques”, orientado a mejorar los procesos de evaluación y diagnóstico de pavimentos, que se complementa con el desarrollo del sistema aquí presentado, siendo un paso significativo hacia la modernización de la evaluación de la infraestructura vial en Colombia.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameINGENIERO(A) CIVILspa
dc.format.extent1 recurso en Línea (99 páginas)
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/40636
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.branchSede Cali
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programINGENIERIA CIVILspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembDiseño de prototipos
dc.subject.lembDiseño de sistemas
dc.subject.lembSistema de inspección
dc.subject.lembProcesamiento de imágenes
dc.subject.lembPavimentos de asfalto
dc.titleDetección de patologías en vías pavimentadas : prototipo y protocolo para la captura de imágenes de la superficie del pavimentospa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
person.identifier.orcid0000-0002-9404-0710
relation.isDirectorOfPublication78ed209c-8f1f-4e60-9dce-101aaad8ecd9
relation.isDirectorOfPublication.latestForDiscovery78ed209c-8f1f-4e60-9dce-101aaad8ecd9
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