Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma
Las grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizad...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de la Costa
2012-01-01
|
| Series: | Inge-Cuc |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revistascientificas.cuc.edu.co/index.php/ingecuc/article/view/265 |
| _version_ | 1818297140650180608 |
|---|---|
| author | Hernán Porras Eduardo Alberto Castañeda Duván Yahír Sanabria Gepthe Manuel Medina |
| author_facet | Hernán Porras Eduardo Alberto Castañeda Duván Yahír Sanabria Gepthe Manuel Medina |
| author_sort | Hernán Porras |
| collection | DOAJ |
| description | Las grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizado de la imagen; el ajuste de contraste, para realzar la grieta; la segmentación, aplicando la media y la desviación estándar de los niveles de gris, para delimitar las grietas; el procesamiento morfológico, para fusionar separaciones estrechas; la eliminación de grietas falsas, aplicando características geométricas y descriptores de forma; y la conexión de grietas, para obtener grietas continuas. Los resultados experimentales fueron obtenidos de las imágenes de pavimento captadas por el sistema semiautomático y el algoritmo generador implementado. Las pruebas demostraron que las grietas fueron detectadas, con una sensibilidad de 81,72% y una especificidad de 99,96% para las imágenes captadas. |
| first_indexed | 2024-12-13T04:14:42Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-deb80f18249c497d8dfe19aa51f09aae |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0122-6517 2382-4700 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-13T04:14:42Z |
| publishDate | 2012-01-01 |
| publisher | Universidad de la Costa |
| record_format | Article |
| series | Inge-Cuc |
| spelling | doaj.art-deb80f18249c497d8dfe19aa51f09aae2022-12-21T23:59:55ZengUniversidad de la CostaInge-Cuc0122-65172382-47002012-01-0181261280Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de formaHernán Porras0Eduardo Alberto Castañeda1Duván Yahír Sanabria2Gepthe Manuel Medina3Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de SantanderLas grietas son el principal daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. La mayoría de grietas en imágenes de pavimento se encuentran con objetos no deseados y desconectadas. Para resolver este problema, se aplica el filtro mediana, para el suavizado de la imagen; el ajuste de contraste, para realzar la grieta; la segmentación, aplicando la media y la desviación estándar de los niveles de gris, para delimitar las grietas; el procesamiento morfológico, para fusionar separaciones estrechas; la eliminación de grietas falsas, aplicando características geométricas y descriptores de forma; y la conexión de grietas, para obtener grietas continuas. Los resultados experimentales fueron obtenidos de las imágenes de pavimento captadas por el sistema semiautomático y el algoritmo generador implementado. Las pruebas demostraron que las grietas fueron detectadas, con una sensibilidad de 81,72% y una especificidad de 99,96% para las imágenes captadas.http://revistascientificas.cuc.edu.co/index.php/ingecuc/article/view/265Ajuste de ContrasteCaracterísticas Geométricas y Descriptores de FormaCorrección de IntensidadDetección de GrietasEliminación de RuidoOperaciones Morfológicas. |
| spellingShingle | Hernán Porras Eduardo Alberto Castañeda Duván Yahír Sanabria Gepthe Manuel Medina Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma Inge-Cuc Ajuste de Contraste Características Geométricas y Descriptores de Forma Corrección de Intensidad Detección de Grietas Eliminación de Ruido Operaciones Morfológicas. |
| title | Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma |
| title_full | Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma |
| title_fullStr | Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma |
| title_full_unstemmed | Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma |
| title_short | Detección automática de grietas de pavimento asfáltico aplicando características geométricas y descriptores de forma |
| title_sort | deteccion automatica de grietas de pavimento asfaltico aplicando caracteristicas geometricas y descriptores de forma |
| topic | Ajuste de Contraste Características Geométricas y Descriptores de Forma Corrección de Intensidad Detección de Grietas Eliminación de Ruido Operaciones Morfológicas. |
| url | http://revistascientificas.cuc.edu.co/index.php/ingecuc/article/view/265 |
| work_keys_str_mv | AT hernanporras deteccionautomaticadegrietasdepavimentoasfalticoaplicandocaracteristicasgeometricasydescriptoresdeforma AT eduardoalbertocastaneda deteccionautomaticadegrietasdepavimentoasfalticoaplicandocaracteristicasgeometricasydescriptoresdeforma AT duvanyahirsanabria deteccionautomaticadegrietasdepavimentoasfalticoaplicandocaracteristicasgeometricasydescriptoresdeforma AT gepthemanuelmedina deteccionautomaticadegrietasdepavimentoasfalticoaplicandocaracteristicasgeometricasydescriptoresdeforma |