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Imagina conocer con precisión la ubicación de los baches en tu trayecto

Mediante el Sistema y método inteligente para el reconocimiento de baches en vialidades basado en un modelo de red neuronal artificial, invención de investigadoras e investigadores del Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías (CUCEI), es posible conocer con precisión la ubicación de los baches en tu trayecto.

Este proceso automatizado permite reconocer, localizar y enviar alertas en las vialidades, a través de un  modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) previamente entrenada, la cual tiene la capacidad de determinar a partir de una imagen la existencia de un bache, así como su clasificación.

Los datos pueden ser obtenidos directamente de los ciudadanos, cuadrillas de mantenimiento de parques y jardines, recolectores de basura, taxistas y en general cualquier usuario con un teléfono inteligente que descargue la app y puede hacer denuncias en línea. 

De esta manera también se está construyendo una base de datos con imágenes propias de México, en particular de Jalisco y el Área Metropolitana que servirán para un posible reentrenamiento que pueda elevar la precisión de este método de reconocimiento.

Este sistema cuenta con un alto nivel de precisión, debido a que descarta falsas alarmas al reconocer una clase “no-bache”. Asimismo, al incluir datos de geo-localización pueden también clasificarse y dirigirse las alertas al municipio, colonia o delegación responsable de su atención con base en el nivel de daño del pavimento reportado, reconocido y localizado.

 

Inventoras - Inventores

Nancy Arana Daniel 

Doctora en Ciencias por el CINVESTAV Unidad Guadalajara. Actualmente trabaja como profesora investigadora en el Departamento de Ciencias Computacionales de CUCEI, Universidad de Guadalajara. Es miembro del SNI nivel I.

 

Carlos Alberto Villaseñor Padilla

Doctor en Ciencias de la Electrónica y la Computación con orientación en Control Automático y Sistemas Inteligentes por la Universidad de Guadalajara. Trabaja como profesor investigador en el Departamento de Ciencias Computacionales del CUCEI. Es miembro del SNI nivel I.

 

Carlos Alberto López Franco

Doctor por el CINVESTAV del I.P.N. En la especialidad de Inteligencia Artificial, Robótica y Visión Artificial. Actualmente  es profesor investigador en la Universidad de Guadalajara, CUCEI. Es miembro del SNI nivel I.

 

Javier Enrique Gómez Avila 

Doctor en Ciencias de la Electrónica y la Computación con orientación en Control Automático y Sistemas Inteligentes por la Universidad de Guadalajara. Trabaja como profesor investigador en el Departamento de Ciencias Computacionales del CUCEI. Es miembro del SNI nivel I.

 

José David Camacho Castillo

Ingeniero en computación por la Universidad de Guadalajara. Es maestro con especialización en sistemas inteligentes y, actualmente, continúa su formación como estudiante del doctorado en ciencias de la electrónica y la computación.

 

Enrique Maravilla

Egresado de la carrera de Ingeniería en Computación por parte de la Universidad de Guadalajara.

 

Julian Darrell 

Egresado de la carrera de Ingeniería en Computación por parte de la Universidad de Guadalajara.

 

Expediente de Patente IMPI: MX/a/2021/014943

Solicitud en trámite

Centro Universitario: CUCEI

 

Para mayor información sobre este proyecto, pueden acercarse a la Coordinación de Transferencia Tecnológica y del Conocimiento: https://cgipv.udg.mx/transferencia-tecnologica  

Foto: Adobe Stock 331412705