IDENTIFICACIÓN, CUANTIFICACIÓN Y GEOLOCALIZACIÓN DE DETERIOROS EN CARPETA ASFALTICA POR MEDIO DE DRONES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
UAV4ROAD ® by G2: LA METODOLOGIA QUE UNE LA TECNOLOGÍA DRONE CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA IDENTIFICACIÓN DE DETERIOROS EN CARPETA ASFÁLTICA
Los pavimentos con el paso del tiempo sufren una serie de malformaciones, fallas o deterioros que al manifestarse en la superficie de rodamiento disminuyen su capacidad para proporcionar una tránsito cómodo y expedito al usuario. Estas fallas o deterioros son producidos por la repetición continua de cargas, debido a condiciones propias de la estructura del pavimento y de la acción de los agentes climáticos.
Realizar la identificación de estos deterioros implica cerrar las vías, carriles, incrementar la seguridad de las personas que realizarán el trabajo, aunado, a que tendrán que recorrer, anotar, medir, geolocalizar, trasladarse a oficina para vaciar la información, interpretarla, analizarla y procesarla para elaborar reportes, croquis, planos, etc.
Por lo que nos dimos a la tarea de crear una metodología que simplifica este proceso.
Lo primero fue como simplificar el trabajo de campo, la respuesta: por medio de vehículos aéreos no tripulados; se realizaron varias misiones de vuelo en tramos con deterioros considerando alturas, traslapes, velocidad, hora del día, recorridos simples o doble malla
Una vez que se obtuvieron las imágenes, por medio de software de fotogrametría se procesaron para obtener el ortomosaico y un modelo digital de elevaciones (archivos .TIFF).
Y aquí es donde entra la Inteligencia Artificial…
La Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia en continuo desarrollo que cada vez tiene más aplicaciones en ciencias muy variadas, desde la propia informática, hasta las ciencias empresariales o de la salud. En esta entrada, mostraré los primeros resultados de su aplicación en el campo de la Ingeniería de Vías Terrestres y, más concretamente, en la identificación de deterioros en pavimentos flexibles.
A pesar de que no existe una definición clara sobre que es la Inteligencia Artificial, podríamos decir que es la combinación de algoritmos (una serie de pasos ordenados para realizar una tarea) planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.
Dentro del mundo de la Inteligencia Artificial, seguro que habrás escuchado hablar de Machine Learning, Redes Neuronales y Deep Learning. Por ello, creo que es interesante que hablemos un poco sobre ello.
La técnica que utilizamos fue el aprendizaje automático o Machine Learning, técnica de IA basada en algoritmos de aprendizaje que permite a una máquina aprender a realizar cierta acción para, posteriormente, ejecutarla de manera automática. En función de la forma en la que la máquina aprende, podemos diferenciar entre aprendizaje supervisado y no supervisado. En el primer caso es el usuario quien debe indicarle a la máquina si lo que hace está bien o mal, mientras que en el segundo es la propia máquina la que tiene que aprender a descubrir lo que hace bien y lo que hace mal, en función de unas reglas.
Realizado la creación del algoritmo se probó con diversas vialidades para calibrar.
Los resultados de la identificación se trasladaron a un archivo GeoJSON para incorporarlos en una plataforma en línea para su visualización junto con la ortofoto en 2D y 3D.
Ortofoto con zona de estudio y deterioros identificados.
Identificación de deterioros
Cuantificación de áreas de cada deterioro de forma automática en la plataforma.
Visualización 3D
Identificación de deterioros y dirección de escurrimientos superficiales para mayor análisis.
CONCLUSIONES
Un tramo de vialidad de 2km para realizar la tarea de identificar y cuantificar para programas de mantenimiento y rehabilitación podría tardar hasta 15 días, con esta metodología 1 día.
Fuente: articulo escrito por JAVIER ALEJANDRO GOMEZ SANCHEZ
