A platform for smart infrastructure monitoring with unmanned aerial vehicles and deep learning techniques

• Autores: Luis Augusto Silva Zendron
• Directores de la Tesis: Juan Francisco de Paz Santana (dir. tes.) , Gabriel Villarrubia González (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Salamanca ( España ) en 2023
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Javier Bajo Pérez (presid.) , Vivian Félix López Batista (secret.) , Valderi Reis Quietinho Leithardt (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  GREDOS  TESEO 
• Resumen

  • En los últimos años y con la evolución de la inteligencia artificial (IA) y las técnicas de aprendizaje automático, se ha potenciado la captación y procesamiento de imágenes aéreas, brindando soluciones innovadoras a desafíos sociales, pudiendo destacar entre otros la monitorización de carreteras e infraestructuras urbanas. A raíz de algunas crisis económicas recientes, muchos países han reducido el mantenimiento de sus carreteras, lo que ha aumentado los defectos en el pavimento, elevando los riesgos de accidentes y complicaciones en el tráfico. Para dar solución a esta problemática, se han propuesto varios métodos, desde técnicas de vibración hasta reconstrucción 3D. Sin embargo, el uso predominante de inspecciones manuales o vehículos específicos implica altos costes. Actualmente, son numerosos los centros de investigación que buscan soluciones utilizando inteligencia artificial y procesamiento avanzado de imágenes. En contextos urbanos, donde el crecimiento puede llegar a ser algo caótico, es fundamental monitorizar su expansión con criterios ambientales y urbanísticos particulares. Antiguamente, esta tarea se realizaba manualmente o con imágenes satelitales que resultaban muy complejas para su procesamiento. Esta investigación se centra en la utilización de vehículos aéreos no tripulados para detectar y clasificar objetos, haciendo uso de imágenes y técnicas basadas en inteligencia artificial. Los resultados de este trabajo se han plasmado en forma de 3 publicaciones en revistas de reconocido prestigio. Durante la elaboración de este trabajo de investigación se ha prestado una especial atención para cumplir con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), específicamente con el ODS-9 y ODS-11. Las principales contribuciones de este trabajo de investigación, incluye una revisión exhaustiva del estado del arte, el desarrollo de modelos de IA para detección y clasificación, un algoritmo avanzado de procesamiento de imágenes y la creación de un conjunto de imágenes para la comunidad científica. Los avances aquí plasmados justifican la mejora la nueva búsqueda de soluciones tecnológicas que persiguen una mayor eficiencia en la monitorización de carreteras y zonas urbanas, con la posibilidad de ser aplicados en otros dominios como áreas rurales, agricultura y salud pública.