Título :	Determinar el deterioro del pavimento flexible mediante análisis de información capturada a través de vehículo aéreo no tripulado.
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Rodriguez Carrillo, Jhon Mario, Autor ; Mogollón Díaz, Alexander, Asesor
Editorial:	Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*
Fecha de publicación:	2024
Colección:
Subcolección:	Maestría en Tecnología de la Información Geográfica
Palabras clave:	Deterioro del Pavimento  Tecnologías de Información Geográfica  Sistemas de Información geográfica (SIG)
Resumen:	El presente trabajo de investigación aborda la necesidad de evaluar el deterioro del pavimento asfáltico de manera eficiente, considerando la importancia de las vías para el desarrollo socioeconómico y la conectividad. Los objetivos fundamentales se centran en la determinación del estado del pavimento mediante la utilización del Índice de Condición de Pavimento (PCI) y tecnologías específicas, como el Vehículo Aéreo no tripulado, junto con algoritmos de detección de objetos basados en Deep Learning.
En línea:	https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7171
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Determinar el deterioro del pavimento flexible mediante análisis de información capturada a través de vehículo aéreo no tripulado. [documento electrónico] / Rodriguez Carrillo, Jhon Mario, Autor ; Mogollón Díaz, Alexander, Asesor . - Manizales [Colombia] : Universidad de Manizales*, 2024. - (RiDUM - Facultad de Ciencias de la Ingeniería. Maestría en Tecnología de la Información Geográfica) .

Palabras clave:	Deterioro del Pavimento  Tecnologías de Información Geográfica  Sistemas de Información geográfica (SIG)
Resumen:	El presente trabajo de investigación aborda la necesidad de evaluar el deterioro del pavimento asfáltico de manera eficiente, considerando la importancia de las vías para el desarrollo socioeconómico y la conectividad. Los objetivos fundamentales se centran en la determinación del estado del pavimento mediante la utilización del Índice de Condición de Pavimento (PCI) y tecnologías específicas, como el Vehículo Aéreo no tripulado, junto con algoritmos de detección de objetos basados en Deep Learning.
En línea:	https://ridum.umanizales.edu.co/handle/20.500.12746/7171
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i