Publicación:
Evaluación de precisión en modelos de visión por computadora basados en deep learning para la detección de grietas en pavimentos flexibles en la localidad de Puente Aranda, Bogotá

dc.contributor.advisorBernal Campos, Yimy Alejandro
dc.contributor.authorMorgado Gómez, Kevin Steven
dc.contributor.authorOlivos Fonseca, Jonathan Steven
dc.contributor.authorMuñoz Gutiérrez, José David
dc.creator.id1015468638
dc.creator.id1022955505
dc.creator.id85459374
dc.date.accessioned2026-06-22T23:57:04Z
dc.date.issued2026-05-29
dc.description.abstractEn este trabajo se realizará una evaluación de la precisión de un modelo de detección de grietas aplicado a imágenes de pavimentos flexibles, se compararán sus resultados con los obtenidos mediante inspección visual tradicional. Para ello, se utilizarán imágenes capturadas en campo, sobre las cuales se aplicará el modelo y se identificarán las grietas detectadas. Estos resultados se contrastarán con una referencia construida a partir de la inspección visual, con el fin de analizar cuan cercano será el desempeño del modelo frente al método convencional. El alcance del trabajo se centrará en comparar ambos enfoques desde un punto de vista cuantitativo, utilizando métricas como precisión, recall y F1-score. No se busca desarrollar un nuevo modelo, sino evaluar el comportamiento de una herramienta existente en un contexto específico. Con esto, se pretende aportar una visión más clara sobre el uso de este tipo de tecnologías como apoyo en la detección de grietas en pavimentos flexibles.spa
dc.description.abstractThis work will evaluate the accuracy of a crack detection model applied to images of flexible pavements, comparing its results with those obtained through traditional visual inspection. To achieve this, field-captured images will be used, on which the model will be applied to identify detected cracks. These results will be compared against a reference created through visual inspection in order to analyze how closely the model’s performance matches the conventional method. The scope of this work will focus on comparing both approaches from a quantitative perspective, using metrics such as precision, recall, and F1-score. The objective is not to develop a new model, but rather to evaluate the performance of an existing tool within a specific context. In this way, the study aims to provide a clearer perspective on the use of these technologies as support tools for crack detection in flexible pavements.eng
dc.description.degreelevelEspecializaciónspa
dc.description.degreenameEspecialista en Machine Learningspa
dc.description.tableofcontentsIntroducción Planteamiento del problema Pregunta de investigación Objetivos Justificación Antecedentes Investigativos Marco normativo e institucional Marco teórico Metodología Enfoque metodológico Variables técnicas y contextuales Método de recolección de información Proceso de etiquetado para entrenamiento Localización de las imágenes capturadas Parámetros Modelo Deep Learning Resultados Dataset de referencia Etiquetado Entrenamiento modelo base Gráficas de desempeño Validación con imágenes de grietas Comparación con investigaciones anteriores Conclusiones Referenciasspa
dc.formatpdf
dc.format.extent71 páginas
dc.format.mediumRecurso electrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Eanspa
dc.identifier.localBDM-PML
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.ean.edu.co/
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10882/19301
dc.language.isospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.programEspecialización en Machine Learningspa
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dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject.armarcVisión por computadorspa
dc.subject.armarcPavimento --Agrietamientospa
dc.subject.armarcReconocimiento de modelos por computadorspa
dc.subject.armarcAprendizaje automático (Inteligencia artificial)spa
dc.subject.armarcProcesamiento de imágenesspa
dc.subject.proposalAprendizaje de máquinaspa
dc.subject.proposalPavimentosspa
dc.subject.proposalDetección de grietasspa
dc.subject.proposalVisión de computadoraspa
dc.subject.proposalMachine learningeng
dc.subject.proposalPavementseng
dc.subject.proposalCrack detectioneng
dc.subject.proposalComputer visioneng
dc.titleEvaluación de precisión en modelos de visión por computadora basados en deep learning para la detección de grietas en pavimentos flexibles en la localidad de Puente Aranda, Bogotáspa
dc.titleAccuracy evaluation of deep learning-based computer vision models for crack detection in flexible pavements in Puente Aranda, Bogotáeng
dc.typeTrabajo de grado - Especializaciónspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.otherTrabajo de grado - Especialización
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication
person.affiliation.nameEspecialización en Machine Learning
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