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MONITORIZACION AUTOMATIZADA DE PATOLOGIAS SUPERFICIALES EN PAVIMENTOS FLEXIBLES...

MONITORIZACION AUTOMATIZADA DE PATOLOGIAS SUPERFICIALES EN PAVIMENTOS FLEXIBLES MEDIANTE ALGORITMOS BASADOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL LAS CONDICIONES SUPERFICIALES DE LAS CARRETERAS AFECTAN PRINCIPALMENTE A LOS COSTES DE EXPLOTACION DE LOS VEHICULOS, A LA SEGURIDAD DE LOS USUARIOS Y A LOS NIVELES DE EMISIONES. EN REALIDAD, EL MANTENIMIENTO Y LA REHABILITACION DE... ver más

01/01/2021

UNICAN

155K€

Presupuesto del proyecto: 155K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CANTABRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 471

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UNICAN

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE CANTABRIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 471

Presupuesto del proyecto 155K€

Descripción del proyecto LAS CONDICIONES SUPERFICIALES DE LAS CARRETERAS AFECTAN PRINCIPALMENTE A LOS COSTES DE EXPLOTACION DE LOS VEHICULOS, A LA SEGURIDAD DE LOS USUARIOS Y A LOS NIVELES DE EMISIONES. EN REALIDAD, EL MANTENIMIENTO Y LA REHABILITACION DE LAS CARRETERAS REQUIEREN INVERSIONES DE MILES DE MILLONES DE DOLARES AL AÑO. PARA LA DETECCION TEMPRANA DE LOS DETERIOROS, SE SUELE APLICAR EL ANALISIS MANUAL DE LOS DEFECTOS DEL PAVIMENTO, ES DECIR, LAS INSPECCIONES VISUALES, QUE SON LENTAS, PELIGROSAS, MUY COSTOSAS Y SUBJETIVAS. COMO ALTERNATIVA, EL PROYECTO ACTUAL, MAPSIA, PROPONE UNA METODOLOGIA AUTOMATIZADA DE DETECCION Y CLASIFICACION DE PATOLOGIAS SUPERFICIALES DEL FIRME BASADA EN IMAGENES 2D. EN CONCRETO, SE ESTABLECERAN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (ARQUITECTURAS BASADAS EN REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES -CNNS-) PARA DETECTAR, CATEGORIZAR Y DETERMINAR EL NIVEL DE SEVERIDAD DE CADA DETERIORO A PARTIR DE SISTEMAS DE ADQUISICION DE IMAGENES 2D, DE BAJO COSTE Y ALTA DEFINICION. LA CAPTURA DE IMAGENES EN TRAMOS REALES DE CARRETERA PARA LA CONSTRUCCION DE UNA BASE DE DATOS ABIERTA (MAPSIANET) SE REALIZARA CON CAMARAS DIGITALES COLOCADAS EN 2 VEHICULOS DE TRANSPORTE -COCHE Y VEHICULO AEREO NO TRIPULADO (UAV)-. SE OBTENDRAN VARIAS PERSPECTIVAS Y ORIENTACIONES DE LOS MISMOS TRAMOS DE ESTUDIO, MEJORANDO LA DIVERSIDAD DEL CONJUNTO DE DATOS. A CONTINUACION, LAS IMAGENES EN BRUTO DE MAPSIANET PASARAN POR UNA SERIE DE TECNICAS DE PREPROCESAMIENTO (POR EJEMPLO, DATA AUGMENTATION, ELIMINACION DE RUIDO, DATOS SINTETICOS MEDIANTE REDES GENERATIVAS ADVERSARIAS, ETC.) Y, POSTERIORMENTE, SE SEGMENTARAN Y ETIQUETARAN MANUALMENTE LOS TIPOS DE DETERIORO A PARTIR DE UN CATALOGO DE REFERENCIA (MAPSIALOG, CATALOGO DE DETERIORO CON TIPOLOGIA Y NIVELES DE GRAVEDAD). SE ESTUDIARAN DIFERENTES MODELOS BASADOS EN CNNS DE ULTIMA GENERACION PARA APRENDER A SEGMENTAR LAS IMAGENES PREPROCESADAS Y ETIQUETADAS. SE UTILIZARAN ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA LA TAREA DE CATEGORIZACION SEGUN EL TIPO DE DETERIORO. POR ULTIMO, SE IMPLEMENTARA UN METODO DE CALCULO PARA DETERMINAR EL AREA DE CADA DEFECTO POR IMAGEN PARA CUANTIFICAR EL NIVEL DE GRAVEDAD EN RELACION A LOS UMBRALES ESTABLECIDOS EN MAPSIALOG. EL PROYECTO PRETENDE AGILIZAR LA TRANSICION DIGITAL DE LA CONSERVACION DE CARRETERAS PARA FACILITAR LA MOVILIDAD DE LA SOCIEDAD. SU PRINCIPAL PROPUESTA ES DESARROLLAR UN SERVICIO TECNOLOGICO QUE AYUDE A LOS ADMINISTRADORES DE CARRETERAS A AGILIZAR LA REHABILITACION DE LAS MISMAS MEDIANTE EL MANTENIMIENTO PREVENTIVO, GENERANDO ASI UN CLARO IMPACTO SOCIOECONOMICO, MEDIOAMBIENTAL Y CIENTIFICO-TECNICO. ETECCION DE PATOLOGIAS DEL PAVIMENTO\MANTENIMIENTO DE INFRAESTRUCTURAS VIALES\ALGORITMOS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\PROCESAMIENTO AUTOMATICO DE IMAGENES

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