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Artículo

Real-Time Road Crack Mapping Using an Optimized Convolutional Neural NetworkMapeo en tiempo real de grietas en carreteras utilizando una Red Neuronal Convolucional Optimizada.

Resumen

El relevamiento de pavimentos y el mapeo de daños son completados por las autoridades viales para cuantificar los niveles de daño superficial y estructural con el fin de tomar acciones preventivas o de rehabilitación estratégicas. La falta de tiempo en la ejecución de acciones preventivas o de rehabilitación y el control de la propagación de daños pueden llevar a pérdidas estructurales y financieras graves del activo, requiriendo una reconstrucción completa. Las medidas de relevamiento continuo y asistidas por computadora no solo pueden eliminar errores humanos al analizar, identificar, definir y mapear los daños en la superficie del pavimento, sino que también pueden proporcionar una base de datos de patrones de daño en las carreteras y sus ubicaciones. Esta base de datos puede ser utilizada para reparaciones viales oportunas con el fin de obtener la máxima durabilidad del asfalto y el mínimo costo de mantenimiento. Este artículo presenta un esquema de relevamiento autónomo para recopilar, analizar y mapear datos de daños basados en imágenes en tiempo real. Se considera un enfo

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