Segmentación automática de grietas en pavimento asfáltico mediante redes neuronales convolucionales U-Net (Revista Científica UCOM Scientia, 2025)
Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de segmentación automática de grietas en pavimento asfáltico mediante redes neuronales convolucionales, utilizando la arquitectura U-Net. Para ello, se construyó un conjunto de datos propio compuesto por 847 imágenes capturadas en la ciudad de Coronel Oviedo, Paraguay, de las cuales 505 contenían grietas. Dichas imágenes fueron etiquetadas manualmente y procesadas a una resolución de 256×256 píxeles. El modelo se entrenó durante 500 épocas utilizando la función de pérdida binary crossentropy y el optimizador Adam. Los experimentos iniciales reportaron métricas de desempeño muy elevadas y se incorporó, además, un módulo de posprocesamiento para cuantificar el ancho de las grietas. Aunque estos resultados son preliminares, sugieren un desempeño prometedor del sistema desarrollado, que podría convertirse en una herramienta robusta y precisa para la gestión vial, siempre que se realicen validaciones adicionales bajo condiciones más diversas y exigentes.
Keywords: Redes neuronales convolucionales; visión artificial; pavimento asfáltico; segmentación de imágenes; mantenimiento vial