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...
- 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
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10654/47026
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- PAVIMENTOS - EVALUACION - COLOMBIA - BOYACA
INDICE DE CONDICION DEL PAVIMENTO (PCI) - ANALISIS Y APLICACION
CARRETERAS - INSPECCION Y MANTENIMIENTO - COLOMBIA - SABOYA (BOYACA)
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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. |
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González, CarlosSaavedra Quiroga, Cristian AlbertoEspecialista en Ingeniería de PavimentosSaboyá - Boyacá - ColombiaCalle 1002025-03-20T15:05:41Z2025-03-20T15:05:41Z2024-12-06https://hdl.handle.net/10654/47026instname:Universidad Militar Nueva Granadareponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granadarepourl:https://repository.umng.edu.coPara 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.For a country, having a road network in optimal conditions is essential, as it ensures efficient mobility and promotes economic progress. Technological advancements have developed new tools that make the decision-making process in infrastructure projects more efficient and productive. Therefore, this study analyzes the behavior of flexible pavement under transported loads by evaluating the Pavement Condition Index (PCI) using the visual inspection method and artificial intelligence. Based on the measurements obtained through visual inspection, a high level of deterioration caused by the repeated passage of tandem and tridem axle vehicles was observed, with notable failures such as alligator cracking. However, when comparing these results with those obtained using artificial intelligence, a low degree of similarity was found. This is because the reliability of the latter methodology largely depends on the quality standards of the images used for the analysis.RESUMEN VI CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN 1 1.1 Planteamiento del problema 1 1.2 Justificación 2 1.3 Objetivos 3 CAPÍTULO 2: ANTECEDENTES Y ESTADO DEL ARTE 5 CAPÍTULO 3: MARCO DE REFERENCIA 6 3.1 Marco teórico 6 3.1.1. Infraestructura vial 6 3.1.2. Auscultación 6 3.1.3. Evaluación de pavimentos 6 3.1.4. Pavement Condition Index (PCI): 6 3.1.5. Algoritmo UNPCIA2018 8 3.1.6. Plan de Abastecimiento Alimentario de la Región Central 8 3.1.7. Pavimentos flexibles 8 3.1.8. Tipos de fallas en los pavimentos flexibles 8 3.1.9. Evaluación de la condición de los pavimentos: 10 3.1.10. Inteligencia Artificial (IA): 10 CAPÍTULO 4: METODOLOGÍA 12 4.1. Caracterización de la red vial en la Región Central de Colombia. 12 4.1.2. Auscultación visual. 12 4.2. Identificación del índice de condición del pavimento mediante la inspección visual y el procesamiento de los datos con la herramienta UNPCIA 14 4.3. Determinación del índice de condición del pavimento (PCI) utilizando inteligencia artificial a través de la aplicación RoadlyPro. 15 CAPÍTULO 5: RESULTADOS 16 5.1. Caracterización de la infraestructura vial 16 5.2. Evaluación del pavimento mediante auscultación visual y la herramienta UNPCIA 20 6.3. Evaluación del PCI con inteligencia artificial 24 CAPÍTULO 6: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 29 REFERENCIAS 30Especializaciónapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Identificación 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 artificialIdentification of the Pavement Condition Index (PCI) in the road corridor of the municipality of Saboyá, Boyacá through visual inspection methods and the use of artificial intelligence.PAVIMENTOS - EVALUACION - COLOMBIA - BOYACAINDICE DE CONDICION DEL PAVIMENTO (PCI) - ANALISIS Y APLICACIONCARRETERAS - INSPECCION Y MANTENIMIENTO - COLOMBIA - SABOYA (BOYACA)INTELIGENCIA ARTIFICIAL - APLICACIONES EN INGENIERIA VIALPavimento flexibleíndice de condición del pavimentoauscultacióninteligencia artificial.Flexible pavementPavement Condition Index (PCIArtificial intelligenceVisual inspectionTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fEspecialización en Ingeniería de PavimentosFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaAlzate, S. (2019). core.ac.uk. Obtenido de SISTEMA DE CLASIFICACIÓN DE SEVERIDAD DE DAÑOS: https://core.ac.uk/download/pdf/232126784.pdfBalza, S. (2022). Argentina.gob. Obtenido de INFRAESTRUCTURA VIAL:: https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/2023/03/ansv_ov_dossier_investigacion_9.pdfCastelló, D. L. (02 de 05 de 2020). Dallocas.blogs. Obtenido de https://dallocas.blogs.upv.es/2020/05/02/evaluacion-del-pavimento-mediante-inteligencia-artificial/Díaz, S. M. (2021). RAPE. Obtenido de Plan de abastecimiento alimentario de la región central: https://regioncentralrape.gov.co/wp-content/uploads/2024/02/PLAN-DE-ABASTECIMIENTO-27012021-1.pdfGalvis, L. (2014). Repositorio UCC. Obtenido de https://repository.ucc.edu.co/server/api/core/bitstreams/a71b5be3-8607-40ea-bc02-40c27297f3a8/contentIAN, D. C. (2024). Digital Content (2024). IAN (versión del 1 de marzo) [Modelo de lenguaje generativo]. Obtenido de Ebooks7-24: https://www-ebooks7-24-com.ezproxy.umng.edu.co/Invias. (2006). invias.gov. 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