El proyecto de monitoreo del pavimento en la Ciudad de México utiliza tecnologías de inteligencia artificial para abordar las deficiencias actuales en la gestión de infraestructura vial.
Esto permitirá una planificación de mantenimiento más efectiva, contribuyendo a una mayor seguridad.
Análisis de imágenes y procesamiento de señales para monitorear y evaluar continuamente las condiciones del pavimento en tiempo real.
Nuestro sistema permite identificar y clasificar pavimento en buen y mal estado, baches, tapas de coladeras, reductores de velocidad, y parches de pavimento.
Gracias al uso de la nube para almacenar y mostrar datos en tiempo real, contribuimos a mejorar la seguridad, movilidad y calidad de vida en la Ciudad de México.

Todos los datos se almacenan en la nube y se muestran en forma de indicadores y mapas, permitiendo identificar de manera general y particular la cantidad de incidencias en el pavimento.

La visualización detallada de las condiciones del pavimento facilita la planificación y ejecución de tareas de mantenimiento, mejorando la eficiencia en la gestión de la infraestructura vial y aumentando la seguridad y movilidad urbana.

Los datos se presentan en forma de gráficos e indicadores que permiten conocer el estado de cada calle y área del mapa. Esto facilita la identificación de la cantidad y tipos de defectos detectados.
Descubre cómo nuestro sistema avanzado utiliza inteligencia artificial para revolucionar el monitoreo del pavimento en la Ciudad de México.

Comunícate con nosotros al correo jizquierdo.reyes@tec.mx si no puedes encontrar una respuesta a tu pregunta.
Los datos se recopilan mediante vehículos equipados con sensores y cámaras que recorren las calles. Estos dispositivos capturan imágenes y señales que son procesadas por algoritmos de inteligencia artificial para detectar y evaluar los defectos en el pavimento.
Todos los datos recopilados se almacenan de manera segura en la nube. Esto permite un acceso rápido y eficiente a la información, así como su visualización en tiempo real a través de indicadores y mapas geográficos en nuestra página web.
El proyecto utiliza modelos de inteligencia artificial de clasificación de señales y modelos de clasificación y detección de objetos a través de imágenes. Además, emplea análisis de datos y algoritmos avanzados que trabajan juntos para proporcionar una evaluación detallada y precisa del estado del pavimento. Para más información puede consultar la producción científica.
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