Imagina conocer con precisión la ubicación de los baches en tu trayecto. Sí, es posible saberlo desde tu celular.
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