Detección automatizada de grietas en pavimentos flexibles en vías urbanas para asegurar el tiempo de vida útil

Resumen

La investigación tuvo como objetivo determinar mediante imágenes con el uso de la inteligencia artificial la detección de grietas en pavimentos flexibles dentro de la zona urbana del distrito de La Banda de Shilcayo (Tarapoto). La investigación es de tipo no experimental, con un diseño descriptivo – comparativo, el método utilizado fue la recolección de imágenes fotográficas, para que posteriormente con la ayuda del lenguaje de programación Python y el algoritmo YOLO, se obtenga un modelo que permita con la visulización de imágenes la identificación y cuantificación en ml de las grietas en el pavimento, las cuales fueron separadas en unidades de análisis de acuerdo al método PCI, haciendo que de esta forma no solo se obtengan información confiable y rápida, sino se reduzcan costos y tiempos del personal técnico enviado a campo que se emplea para obtener esta misma información. Los resultados obtenidos han sido comparados con la información que se ha levantado en campo, arrojando un nivel de error en promedio de 1 cm a 2 cm de diferencia con la información que nos arroja el modelo desarrollado, esto con respecto a la longitud de las grietas. Mediante el método PCI se ha podido determinar cuál es el estado del pavimento, en que zonas se necesita intervención con mantenimiento rutinario, mantenimiento recurrente o mantenimiento periódico, así mismo se ha demostrado la reducción de trabajo humano y tiempo empleado en obtener información real del estado de las vías, lo cual se ha traducido en beneficios económicos para los administradores de las vías, pero más que beneficios económicos la importancia de tener actualizada esta información se traduce en intervenciones oportunas que facilitan los servicios que brindan hacia los ciudadanos.