Logotipo del repositorio

Publicación:
Herramienta de software para el reconocimiento de fallas tipo desprendimientos en pavimento flexible

dc.contributor.advisorPorras Diaz, Hernán
dc.contributor.advisorSanabria Echeverry, Duván Yahir
dc.contributor.authorAlarcon Sanabria, Miguel Ángel
dc.contributor.authorSaavedra García, Jahir Augusto
dc.date.accessioned2024-03-03T20:42:57Z
dc.date.available2014
dc.date.available2024-03-03T20:42:57Z
dc.date.created2014
dc.date.issued2014
dc.description.abstractLas fallas tipo desprendimientos en pavimento flexible, generalmente son originadas por defectos constructivos, deficiencia de espesores en las capas del pavimento y por la retención de agua en zonas fisuradas o de escasa permeabilidad, en combinación con el continuo y pesado flujo de tránsito. El procesamiento digital de imágenes permite automatizar los procesos para la detección de daños e inspección de pavimento. Actualmente en Colombia la detección de daños se realiza manualmente, siendo un procedimiento lento, peligroso, subjetivo y con elevados costos en mano de obra. Dado lo anterior se propone desarrollar una herramienta de software que automatice la detección en imágenes digitales de fallas tipo desprendimiento en pavimento flexible, compuesto por daños denominados cabezas duras, descascaramiento y baches. Para el desarrollo se tiene en cuenta dos algoritmos, uno para la detección de la falla cabezas duras y otro para las fallas descascaramiento y baches, que aplican técnicas de acondicionamiento como filtro de mediana, ajuste de contraste, y corrección de iluminación; técnicas de segmentación por umbralización local y contorno activo; operaciones morfológicas de apertura y dilatación para resaltar la representación de la falla; posteriormente se utilizan propiedades de textura y forma para eliminación de ruido y extracción de características para determinar los patrones de clasificación. Por último, se aplica la técnica de máquinas de soporte vectorial para la clasificación del tipo de daño. Cada algoritmo genera como resultado una imagen, que son sobrepuestas para obtener una sola imagen. Luego se extraen las características de la imagen resultante como entradas para el primer clasificador que discriminará entre la clase cabezas duras y la clase pothole. Posteriormente, las secciones clasificadas como pothole ingresan a un segundo clasificador binario, que discrimina entre la clase descascaramiento y la clase bache. Cada clasificador se basa en la técnica de máquinas de soporte vectorial no lineal. 1
dc.description.abstractenglishThe detachment distress types in flexible pavement are generally originated by constructive defects, deficiency of thickness in the capes of the pavement. It is also caused by the retention of water in cracked areas or with lack of permeability in combination with the continuous and heavy flow of transit. The digital image processing (DIP) allows to automate the processes to detect the distress and the inspection of the pavement. Currently, in Colombia the detection of distress is done manually but this process is slow, dangerous, subjective and expensive. Therefore, it is proposed to develop a software tool which automates and detects the surface distress in flexible pavement composed by distress called cabezas duras, descascaramiento and baches (potholes). In the development of the tool is mainly taken into account two algorithms, one of them is to detect the distress type of the cabezas duras and the other is to detect the distress type of descasramiento and baches (potholes) which apply the techniques for the conditioning of the images such as the median filter, contrast adjustment and correction of illumination (homogenization). On the other hand, the segmentation techniques by local threshold and active contour; morphological operations of opening and dilation are used to highlight the representation of the distress and the properties of texture and shape to eliminate noise. Each algorithm produces an image, these images are overlapped to obtain only one image. Then, the features of the resulting image are extracted as entries for the classifier which will discriminate between the cabezas duras type and the pothole type (hueco). Subsequently, the classified sections as pothole will be entered as a second binary classifier that will discriminate between the descascaramiento type and the bache type. Each classifier is based in the non-linear support vector machine technique. 3
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/30605
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectPavimento Flexible
dc.subjectFallas Tipo Desprendimientos
dc.subjectCabezas Duras
dc.subjectDescascaramiento
dc.subjectBaches
dc.subjectProcesamiento Digital De Imágenes.
dc.subject.keywordFlexible Pavement
dc.subject.keywordRoadway Distresses
dc.subject.keywordCabezas Duras
dc.subject.keywordDescascaramiento
dc.subject.keywordBaches
dc.subject.keywordPothole
dc.subject.keywordDigital Image Processing.
dc.titleHerramienta de software para el reconocimiento de fallas tipo desprendimientos en pavimento flexible
dc.title.englishSoftware tool for the recognition the detachment distress type in flexible pavement3
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dspace.entity.typePublication

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Carta de autorización.pdf
Tamaño:
95.86 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Documento.pdf
Tamaño:
6.12 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Nota de proyecto.pdf
Tamaño:
425.61 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format

VIGILADA MINEDUCACIÓN

Ordenanza No. 83 de 1.944 (junio 22)

Carácter académico: Universidad

Notificaciones judiciales: notjudiciales@uis.edu.co 

.

Código SNIES: 1204   Nit: 890.201.213-4

Línea Anticorrupción:  +57 (601) 562 9300 EXT: 3633

Línea transparente: +57 (607) 630 3031