fallas superficiales en pavimentoscasa ideas lavandería
in Civ. H. Xing-Fei y O. Nixon, “Time Delay Integration Speeds Up Imaging”, Jour. En la sección 3, se proporcionan discusiones detalladas y finalmente las conclusiones. correspondencia con fisuras. Patologías habituales en los suelos asfálticos Normalmente, los problemas que se producen en antiguos pavimentos causados por ondulaciones, baches y otros pueden aparecer por diferentes motivos. 8, n.° 2, pp. 2018, pp. in Civ. las investigaciones de los últimos años se han enfocado en los sistemas que utilizan aprendizaje automático (SVM, árboles de decisión, redes neuronales, etc.) in Const., vol. En este escáner el brillo del láser se examina mediante una cámara fotográfica para determinar su posición. and Tech., vol. El aprendizaje automático (machine learning) es otra rama de la inteligencia computacional. The development of systems that take advantage of the qualities of different sensors in data acquisition and that integrate the detection and classification of a variety of faults including severity data is considered opportune. Vehículos aéreos no tripulados: el uso de imágenes capturadas desde VANT también ha despertado interés en varios investigadores [33] - [36]. 22, n.° 5, pp. P. Subirats, J. Dumoulin, V. Legeay y D. Barba, “Automation of pavement surface crack detection using the continuous wavelet transform”, Imag. (2020). Bases de datos: algunos investigadores no entregan detalles sobre los dispositivos de adquisición, utilizan imágenes 2D almacenadas en bases de datos y se enfocan en elaborados algoritmos de procesamiento [20] - [30]. Otro punto a favor es que para utilizar RN no es necesario conocer los detalles matemáticos, solo se requiere estar familiarizado con los datos de trabajo. 1, n.° 1, pp. Vehículos aéreos no tripulados: el uso de imágenes capturadas desde VANT también ha despertado interés en varios investigadores [33] - [36]. Disponible en: http://www.pvision3d.com/Home/DHDV. Es posible determinar la tasa global de fallas en las vías a través de la respuesta espectral [37] - [40], pero se requiere más investigación para el desarrollo de herramientas que permitan la detección y cuantificación de las fallas individuales; de las investigaciones consultadas, solo [37] evalúa fallas individuales a partir de imágenes multiespectrales; estos desarrollos podrían usarse como complemento a la inspección de campo o para la evaluación general de la gestión de las agencias que administran las vías. El análisis mediante la transformación de la señal en componentes más representativos siempre ha estado presente en la ingeniería. Algunos investigadores han abordado el enfoque basado en semillas [17] - [19]. La idea ha evolucionado con el tiempo y las investigaciones más recientes nos llevan a una variedad de transformaciones como la transformada Wavelet o la transformada Hough, entre otras, que constituyen una herramienta matemática que simplifica los cálculos y puede usarse para abordar el problema de detección de fallas en pavimentos, como se observa en [10], [12], [56] - [59]. El artículo está organizado de la siguiente manera. 2008, p. 7, 2008. doi: https://doi.org/10.1155/2008/861701. Resumen: El estado de la infraestructura vial impacta el entorno social, económico y político de una nación. [Internet]. Suelen estar asociados también a distintos requerimientos de conservación, variables según los casos, que van desde no hacer nada hasta la completa reposición del pavimento. 96, pp. The analysis presented herein unfolds based on these factors. Estos sistemas requieren un alto grado de precisión, por lo cual la alineación y el sincronismo son críticos. 106-117. doi: https://doi.org/10.1117/12.370251, W. Li, J. Huyan y S. L. Tighe, “Pavement Cracking Detection Based on Three-Dimensional Data Using Improved Active Contour Model”, Jour. 2018, pp. [32] utiliza cámaras de visión estéreo para obtener un mapeo espacial. Pero la fabricación y el soporte son costosos. Syst., vol. Procesamiento de datos en sistemas para detectar fallas superficiales por año, Visión Inspection de Zones et Itinéraires Á Risque, Qué incidencia tiene la ausencia de infraestructura en transporte en el crecimiento económico de un país, Digitalización 3D con escáner de luz estructurada aplicada al área de la gestión de calidad y la conservación del patrimonio histórico-artístico, Three-Dimensional Image Capture and Application, Three-Dimensional Imaging, Optical Metrology, and Inspection V, Transp. La metodología Vizir especifica 24 tipos de deterioro, teniendo en cuenta dos tipos de degradación, y la norma ASTM6433 especifica 19 tipos. Utilizar cámaras digitales en detección de fallas es muy habitual. El problema en estos métodos es encontrar el valor del umbral que separe los rasgos de interés. Se consideran ventajas su posibilidad de ser aplicado a funciones con representaciones abstractas de información y su prometedora capacidad de aprendizaje automático. Sci. R. N. Ellson, vol. : Jour. (2020). Con ello se confeccionan las normas, manuales, catálogos, etc. Mientras que los métodos de inteligencia computacional tradicionales requieren que las características de la imagen estén especificadas manualmente, el aprendizaje profundo proporciona una solución nueva y prometedora que tiene la ventaja de realizar la extracción de características y los procesos de clasificación de manera integrada y totalmente automatizada. Process., vol. & Remote Sens., vol. Así mismo, la capacidad de generalización y el proceso de entrenamiento de la máquina no dependen necesariamente del número de atributos, lo que permite un buen comportamiento en problemas de alta dimensionalidad. Res. in Const., vol. “Plan Estratégico Institucional 2015 2018 V 2”, Invías. Eng., vol. Los árboles de decisión son una técnica de clasificación que utiliza aprendizaje inductivo. 72, n.° 2, pp. La metodología Vizir (del francés, Visión Inspection de Zones et Itinéraires Á Risque) y la norma de la American Society of Testing Materials, ASTM6433, son dos de los más referenciados. 152-167, 2016. doi: https://doi.org/10.1504/IJVAS.2016.078810. (2020). Jour. El punto de inicio para determinar la necesidad de intervención en los pavimentos es la evaluación de su condición [2], [3]. Los sistemas de visión estéreo presentan limitaciones asociadas con el emparejamiento de píxeles y las áreas de objetos parcialmente obstruidos, lo cual genera un efecto negativo en la precisión del mapeo. El principal problema del uso de una arquitectura profunda es conseguir una buena representación de la entrada; además, si una solución se representa con una arquitectura muy grande podrían necesitarse muchos ejemplos para el entrenamiento, pero una profundidad insuficiente puede ser perjudicial para el aprendizaje. in Civ. 17 (2) • DOI 10.18041/1794 . Existen diversos métodos de luz estructurada, dentro de los cuales existen tres principales: proyección de un punto láser, proyección de una línea láser y proyección de un patrón de franjas [4]. Estos sistemas requieren un alto grado de precisión, por lo cual la alineación y el sincronismo son críticos. Earth Observ. [Libro digital], IntelligentsIA Research, 2016. (2015). La clasificación de los tipos de fallas se realiza por contrastación con manuales desarrollados por diferentes instituciones. Syst., vol. and Tech., vol. Eng., vol. Sci. Como se puede observar, solo el 4% de las investigaciones calcula indicadores de la condición de la vía, el 4% calcula niveles de severidad en las fallas y el 4% se ajusta a una norma o manual, lo que hace evidente la necesidad de ampliar la investigación en este sentido. El problema expuesto plantea la inquietud de estudiar alternativas para evaluar el estado del pavimento, por lo cual un gran número de investigaciones sobre detección automática de fallas superficiales en pavimentos flexibles a través de técnicas de procesamiento de imágenes han sido desarrolladas. Evaluation of the pavement surface condition is essential to plan timely and effective interventions. [45] discute un método para identificar baches y ondulaciones que usa sensores ultrasónicos. Las imágenes se construyen a partir de la secuencia de filas capturadas a medida que el objeto fotografiado va pasando por el campo de visión de la cámara. En la Tabla 3, la primera columna corresponde a un intervalo de tiempo en años, la segunda y la tercera columna relacionan el porcentaje de uso de técnicas de visión por computador con el aprendizaje automático en estos intervalos. 32, n.° 1, 2018. doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000724, W. Y. Yan y X.-X. Lett., 2016. Para hacer frente a estas desventajas, se propusieron sistemas que obtienen modelos 3D partiendo de imágenes 2D, [31] - [33], y también se incorporan los sistemas de escaneo láser que pueden recopilar perfiles 3D para construir superficies de pavimento [5] - [6], [9] - [13]. Estos métodos son adecuados cuando hay una clara diferencia entre los rasgos que se desean separar. Este artículo pretende determinar la tendencia en este tipo de sistemas. Disponible en: http://www.pvision3d.com/Home/DHDV. Guía De Fallas De Pavimento Rígido Y Flexible - Soluciones Uploaded by: NaylaSb December 2019 PDF Bookmark Download This document was uploaded by user and they confirmed that they have the permission to share it. Of Elect. 18, n.° 7, p. 2294, 15, jul., 2018. doi: https://doi.org/10.3390/s18072294, X. M. Sun, J. P. Huang y W. Y. Liu, “Decision model in the laser scanning system for pavement crack detection”, Optic. La primera columna indica la técnica de procesamiento usada en la investigación, la segunda corresponde a la referencia citada, la tercera nos indica el número de imágenes usadas para el análisis y la cuarta corresponde al criterio de evaluación. Se puede observar que la mayor parte de las investigaciones se han enfocado en detección de fisuras, mientras que otras fallas apenas se mencionan; esto hace que la base de conocimiento en técnicas de detección de fisuras sea más completa y madura. El MFV (Multi-Functional Vehicle), de Dynatest [53], también cuenta con varios módulos de adquisición de datos acoplados. La Tabla 7 relaciona otras características de las investigaciones presentadas en esta revisión: la primera fila indica cuáles de las investigaciones calculan indicadores de la condición de la vía, la segunda cuáles evalúan niveles de severidad por falla y la tercera fila indica si el desarrollo se ajusta a alguna norma o manual de clasificación de fallas. Res. Prob. De igual forma, se evidencia la necesidad de desarrollar investigaciones para detectar otros tipos de deterioro. Eng. 30, núm. Top. 861-872, 2011. doi: https://doi.org/10.1016/j.imavis.2011.10.003, Y. Huang y B. Xu, “Automatic inspection of pavement cracking distress”, Jour. Esto se debe a tres factores que impulsaron el aprendizaje automático: los avances en hardware con el desarrollo de GPU rápidas y masivamente paralelas, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos que no podrían haberse recolectado sin internet y de los que no se disponía con anterioridad, y el planteamiento de algoritmos avanzados. Otros investigadores utilizan datos tomados desde video para detectar fallas [41] - [44]. M. Yao, Z. Zhao, X. Yao y B. Xu, “Fusing complementary images for pavement cracking measurements”, Measur. De la información de la Tabla 4, podemos notar que en los desarrollos fundamentados en técnicas de visión por computador los criterios de evaluación utilizados por los autores son muy variados. A pesar de que se encuentran muchas investigaciones en reconocimiento y clasificación automática de fallas en pavimentos, con resultados significativos, aun existe la posibilidad de encontrar opciones que puedan mejorar el rendimiento de estos sistemas. on Imag. S. Mokhtari, Analytical Study of Computer Vision-Based Pavement Crack Quantification Using Machine Learning Techniques, tesis Ph. La mayoría de las investigaciones alcanzan tasas de precisión por encima del 80% y un puntaje F1 mayor a 0.8. The status of the road infrastructure affects the social, economic, and political environment of a nation. Numerosas investigaciones han utilizado imágenes de pavimentos capturadas con este tipo de cámara. Para la evaluación vial se utilizan diversos equipos en la recopilación de los datos. in Const., vol. El escáner láser de tiempo de vuelo cronometra el tiempo que tarda un pulso de luz en recorrer la distancia al objeto y volver [4]. and Remote Sens, Técnicas y algortimos básicos de visión artificial, Proceedings - 9th International Symposium on Distributed Computing and Applications to Business, 2016 ieee International Conference on Image Processing (ICIP), International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Analytical Study of Computer Vision-Based Pavement Crack Quantification Using Machine Learning Techniques, Visor de artículos científicos generados a partir de XML-JATS4R por, https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/14198/GarzonBejaranoDiegoEnrique2016.pdf?sequence=1&isAllowed=y, https://www.invias.gov.co/index.php/archivo-y-documentos/hechos-de-transparencia/planeacion-gestion-y-control/plan-estrategico-institucional/5455-plan-estrategico-institucional-2015-2018-v-2, https://www.invias.gov.co/index.php/archivo-y-documentos/informacion-institucional/8397- estado-de-la-red-vial-criterio-tecnico-segundo- semestre-2018, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.06.017, https://doi.org/10.1109/TITS.2015.2413812, https://doi.org/10.1088/0957-0233/24/10/105204, https://doi.org/10.1088/0957-0233/26/2/025005, https://doi.org/10.1016/j.imavis.2011.10.003, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.07.008, https://doi.org/10.1016/j.aei.2018.09.002, https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.10.231, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.01.089, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.08.079, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.10.010, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.09.001, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2016.09.002, https://doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090950, https://doi.org/10.1109/JSTARS.2018.2865528, https://doi.org/10.1590/S223810312014000200009, https://doi.org/10.1061/(ASCE)TE.1943-5436.0000564, https://doi.org/10.1016/j.aei.2011.01.002, https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000724, https://doi.org/10.1080/15472450.2017.1366320, https://doi.org/10.1109/JSEN.2015.2417579, https://doi.org/10.1504/IJVAS.2016.078810, https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000245, https://www.fugro.com/our-services/asset-integrity/road-ware/aran-automatic-road-analyzer#tabbed1, https://leica-geosystems.com/products/mobile-sensor-platforms/capture-platforms/leica-pegasus_two-ultimate, https://www.pasco.co.jp/eng/products/real/, https://www.dynatest.com/multifunctional-vehicle-mfv, https://doi.org/10.1109/ICIP.2016.7533052, https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966101, Detección de fallas basada en técnicas de visión por computador, Detección de fallas basada en técnicas de aprendizaje automático, Detección acertada fisuras transversales =96.58% Detección acertada fisuras longitudinales=93.74%, Correlación = 0.91 en FLCorrelación =0.96 en FT. Tasa de error de reconocimiento 5.45% y 10,97%. with Applic., vol. Aunque la tasa de precisión CAR es una medida muy usada como criterio de evaluación, según lo manifestado en [64] no es una buena medida de rendimiento cuando se trata de datos no equilibrados como los que nos ocupan en esta revisión, ya que la medida favorece a la clase dominante, en este caso los registros que no presentan fallas y que no son el foco principal en la evaluación de pavimentos. En los desarrollos fundamentados en aprendizaje automático, además de usar un número mayor de imágenes en las pruebas, el criterio de evaluación es más uniforme, pues se utilizan dos medidas: la tasa de precisión de la clasificación CAR y el puntaje F1. Cada técnica ofrece ventajas y también presenta desventajas. ALCANCE Conocer los tipos de fallas comunes que sufren los pavimentos flexibles y sus posibles causales, dividido en tres tipos; Fisuras y grietas Deterioros superficiales Otros deterioros. 81, n.° 9, pp. Una comparación general en términos de desempeño sería improcedente, dado que no todos los autores utilizan los mismos criterios de evaluación; además, la cantidad de imágenes de prueba es diferente y existen variaciones en el tipo de falla o fallas detectadas. 24, n.° 3, 2011. doi: https://doi.org/10.1016/j.aei.2011.01.002, G. M. Hadjidemetriou, P. A. Vela y S. E. Christodoulou, “Automated pavement patch detection and quantification using support vector”, Jour. 16, n.° 6, pp. El problema expuesto plantea la inquietud de estudiar alternativas para evaluar el estado del pavimento, por lo cual un gran número de investigaciones sobre detección automática de fallas superficiales en pavimentos flexibles a través de técnicas de procesamiento de imágenes han sido desarrolladas. A partir de ello se gradúa el nivel de severidad, diferenciada en tres niveles para cada daño: bajo, medio y alto. (iii) La mayoría de las investigaciones alcanzan tasas de precisión por encima del 80%, aunque es necesario aclarar que varias investigaciones utilizan medidas de desempeño diferentes. El análisis presentado se despliega en función de estos factores. 13-17, 2006. doi: https://doi.org/10.1117/1.2177650, M. Gavilán, D. Balcones, O. Marcos, D. F. Llorca, M. A. Sotelo, I. Parra, M. Ocaña, P. Aliseda, P. Yarza y A. Amírola, “Adaptive Road Crack Detection System by Pavement Classification”, Sensors, vol. Based on the review, it was concluded that the performance of this type of systems is determined by two factors: data collection and processing. La velocidad de lectura de las cámaras de escaneo por área es menor que la de las cámaras lineales [14], lo que reduce la tasa de captación de datos. R. N. Ellson, vol. Sci., vol. Inf. La Tabla 1 registra los dispositivos utilizados en las investigaciones consultadas. (iv) La detección de fallas se ha centrado en las fisuras y los baches, dejando clara la necesidad de investigación adicional en métodos que puedan detectar diferentes clases de fallas. Eng., vol. Eng., vol. Rec. Las imágenes se construyen a partir de la secuencia de filas capturadas a medida que el objeto fotografiado va pasando por el campo de visión de la cámara. Rec. 1. 108-115, 2014. doi: https://doi.org/10.3141/2433-12, S. Zhang, C. D. Lippitt y S. M. Bogus, “Characterizing pavement surface distress conditions with hyper-spatial resolution natural color aerial photography”, Remote Sens., vol. (2020). in Const., vol. La evaluación de la condición superficial del pavimento es esencial para planificar intervenciones oportunas y eficaces. Sci. Fiona [54] es un vehículo para toma de datos en carreteras desarrollado por RaurosGroup, que permite grabación de imágenes y toma de datos geométricos. and Applic., vol. [Internet]. El uso de un sistema Fuzzy [6] tiene la ventaja de permitir relacionar entradas y salidas sin conocer el modelo matemático que rige su funcionamiento; por lo mismo, el análisis de cualquier propiedad del sistema es complejo. [45] discute un método para identificar baches y ondulaciones que usa sensores ultrasónicos. 2008, p. 7, 2008. doi: https://doi.org/10.1155/2008/861701. En el 2004 McGhee da un buen ejemplo de fallas de pavimentos con sistemas automatizados y técnicas de recolección de experiencias del usuario. 1-16 2018. doi: https://doi.org/10.1155/2018/6290498, N.-D. Hoang, “An artificial intelligence method for asphalt pavement pothole detection using least squares support vector machine and detection”, Adv. La simplicidad del enfoque basado en semillas es su principal ventaja; pero los resultados de la detección dependen de la elección de las semillas, siendo esto una desventaja, ya que el ruido en la imagen puede hacer que las semillas queden mal inicializadas. Los resultados publicados en [9], [19], [24], [30] y [37] muestran que los árboles de decisión pueden ser útiles en la detección de fallas. De igual forma, aunque las SVM usan funciones de decisión directa, el problema de las multiclase no es sencillo porque se tienen muchas formulaciones. Detección de fallas basado en técnicas de visión por computador. of Adv. En Creta en el Minoico Medio(2.300 - 1.700 a. de C.), en la vía desde las que va 94, pp. [Internet]. A. Quintanilha, “Monitoring the condition of roads pavement surfaces: proposal of methodology using hyperspectral images”, Jour. 37, pp. Sobre la base de una revisión de los métodos, tecnologías y desempeño, se hacen las siguientes observaciones. 152-167, 2016. doi: https://doi.org/10.1504/IJVAS.2016.078810. 203-213, 2018. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.07.008, M. H. Yousaf, K. Azhar, F. Murtaza y F. Hussain, “Visual analysis of asphalt pavement for detection and localization of potholes”, Adv. A systematic approach”, en 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Anchorage, usa, 2017. doi: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966101. Las imágenes multiespectrales proporcionan información sobre las propiedades de la superficie que permiten estimar la condición de la vía; sin embargo, se requiere más investigación para el desarrollo de herramientas que ayuden a sobreponerse a dificultades relacionadas con las variaciones en la reflectividad, causadas por las sombras de la rugosidad de la superficie y la alta circulación en las vías. 15, n.° 8, pp. Investigaciones como [8], [26], [29] y [36] revelan la potencialidad de las redes neuronales en la solución del problema de detección de fallas en pavimentos. Intellig. Eng., vol. Los árboles de decisión son una técnica de clasificación que utiliza aprendizaje inductivo. Timely actions avoid operating cost overruns, prevent uncontrolled deterioration and reduce operational and safety inconveniences. La primera columna indica la técnica de procesamiento usada en la investigación, la segunda corresponde a la referencia citada, la tercera nos indica el número de imágenes usadas para el análisis y la cuarta corresponde al criterio de evaluación. En términos generales su simplicidad es una ventaja, pero pueden ser sensibles al ruido y son altamente dependientes de la iluminación. 2018, 2018. doi: https://doi.org/10.1155/2018/1312787, N.-D. Hoang y Q.-L. Nguyen, “Fast local laplacian-based steerable and sobel filters integrated with adaptive boosting classification tree for automatic recognition of asphalt pavement cracks”, Adv. Utilizan medidas como: la raíz del error cuadrático medio RMSE (por su sigla en inglés, Root Mean Square Error), la correlación, la puntuación Hausdorff, diferencias estadísticas, porcentajes de error, porcentajes de acierto, la tasa de precisión de la clasificación CAR (por su sigla en inglés, Classification Accuracy Rate) y la medida de evaluación de desempeño F1. Los VANT presentan ventajas como su bajo costo, velocidad, seguridad, además no interfieren con el tránsito y tienen la posibilidad de vuelo en modo autónomo o dirigido; presentan inconvenientes debido a las obstrucciones por objetos presentes sobre la superficie en el momento de la recolección de datos; también tienen una limitación en la resolución, debido a la distancia de muestreo en tierra, lo que en términos generales limita la capacidad de detección. La Tabla 4 registra la información de rendimiento de los sistemas revisados. L. Qingquan y L. Xianglong, “A model for segmentation and distress statistic of massive pavement images based on multi-scale strategies”, Rem. Multispectral Infrared and Visible Imaging Spectrometer, Técnicas de procesamiento utilizadas en sistemas para detectar fallas superficiales en pavimentos flexibles, según los trabajos consultados. Entre las entidades que realizan evaluación de pavimentos no existe un sistema universal de identificación de fallas superficiales.
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