Identificación del Índice de Condición del Pavimento (PCI) en el corredor vial del municipio de Saboyá, Boyacá mediante métodos de auscultación visual y el uso de la inteligencia artificial

Para un país, contar con una red vial en óptimas condiciones es fundamental, ya que esto garantiza una movilidad eficiente y promueve el progreso económico. La evolución tecnológica ha desarrollado nuevas herramientas que permiten optimizar y hacer más productivo el proceso de toma de decisiones en...

Full description

Autores:
Saavedra Quiroga, Cristian Alberto
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.umng.edu.co:10654/47026
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10654/47026
Palabra clave:
PAVIMENTOS - EVALUACION - COLOMBIA - BOYACA
INDICE DE CONDICION DEL PAVIMENTO (PCI) - ANALISIS Y APLICACION
CARRETERAS - INSPECCION Y MANTENIMIENTO - COLOMBIA - SABOYA (BOYACA)
INTELIGENCIA ARTIFICIAL - APLICACIONES EN INGENIERIA VIAL
Pavimento flexible
índice de condición del pavimento
auscultación
inteligencia artificial.
Flexible pavement
Pavement Condition Index (PCI
Artificial intelligence
Visual inspection
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:Para un país, contar con una red vial en óptimas condiciones es fundamental, ya que esto garantiza una movilidad eficiente y promueve el progreso económico. La evolución tecnológica ha desarrollado nuevas herramientas que permiten optimizar y hacer más productivo el proceso de toma de decisiones en proyectos de infraestructura. Por ello, este trabajo analiza el comportamiento del pavimento flexible bajo cargas transportadas, evaluando el Índice de Condición del Pavimento (PCI) mediante el método de auscultación visual y el uso de inteligencia artificial. A partir de las mediciones realizadas por auscultación visual, se evidenció un alto nivel de deterioro ocasionado por la repetición de vehículos tándem y trídem, destacándose fallas como la piel de cocodrilo. Sin embargo, al comparar estos resultados con los obtenidos mediante inteligencia artificial, se observó un bajo grado de similitud. Esto se debe a que la confiabilidad de esta última metodología depende en gran medida de los estándares de calidad de las imágenes utilizadas para el análisis.