| dc.contributor | Gil González, Julián | |
| dc.contributor | Jiménez Sierra, David Alejandro | |
| dc.creator | Morales Acevedo, Manuel Alejandro | |
| dc.date | 2024-06-08T18:33:54Z | |
| dc.date | 2024-06-08T18:33:54Z | |
| dc.date | 2023 | |
| dc.date.accessioned | 2026-10-15T17:10:57Z | |
| dc.date.available | 2026-10-15T17:10:57Z | |
| dc.identifier | https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2064 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12032/188615 | |
| dc.description | Las técnicas a utilizar para llevar a cabo esta tarea, es el uso de aprendizaje profundo, Visión Artificial para detectar objetos en imágenes. El problema para abordar está orientado a la seguridad vial, teniendo en cuenta la gran cantidad de accidentes relacionados con el mal estado y deterioro de las vías, la finalidad es, que mediante el uso de aprendizaje profundo realizar un diagnóstico del estado de la malla vial, determinar sitios críticos y su respectiva ubicación, definir las áreas prioritarias, para ser utilizando en la determinación del monto de inversión para mantenimiento y rehabilitación de las vías. | |
| dc.format | 105 p. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana Cali | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | Imágenes | |
| dc.subject | Aprendizaje profundo | |
| dc.subject | Vialidad | |
| dc.subject | Daños en pavimento | |
| dc.title | Detección, georreferenciación y cuantificación de daños en pavimentos flexibles a partir de imágenes, utilizando aprendizaje profundo | |
| dc.type | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
| dc.type | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | |
| dc.type | https://purl.org/redcol/resource_type/TM | |
