Propuesta de aplicación de procesamiento de dispositivo móvil y cámara infrarroja en la Av. Alameda san lorenzo para reducir el tiempo y costo en la determinación del PCI en pavimentos flexibles

Abstract

Este estudio tiene como objetivo reducir el tiempo y costo necesario para la evaluación de fallas funcionales en pavimentos flexibles, integrando el uso de tecnología móvil, aplicaciones y procesamiento de imágenes con MATLAB. La metodología propuesta fue comparada con el Índice de Condición de Pavimentos (PCI) establecido por la norma ASTM D6433, uno de los métodos más utilizados en la evaluación de pavimentos. La investigación se realizó en la Avenida Alameda San Lorenzo, ubicada en el distrito de Chorrillos, Lima, evaluando un tramo de 1.5 km con dos carriles. Durante la investigación, se recopilaron datos aplicando el método PCI tradicional y la nueva propuesta, que emplea dispositivos móviles y el procesamiento de imágenes en MATLAB. En total, se evaluaron 48 tramos de la vía, analizando las fallas del pavimento, considerando su severidad y frecuencia para determinar el estado general de cada sección. La combinación del uso del dispositivo móvil y el análisis en gabinete permitió evaluar detalladamente la condición del pavimento. Los resultados mostraron al compararse entre ambas metodologías una precisión del 92.96%, e implementando la cámara infrarroja mejora la precisión obteniendo un valor de 94.02%, lo que evidencia la precisión del enfoque planteado. Además, el análisis de tiempo indicó que la nueva metodología es más eficiente, logrando una reducción del 25.7% en el tiempo de evaluación y una reducción de costo de 11.8%. Estos resultados destacan la importancia del uso de tecnologías modernas para optimizar la evaluación de pavimentos y mejorar la gestión de la infraestructura vial.

This study aims to reduce the time and cost required for the evaluation of functional failures in flexible pavements by integrating the use of mobile technology, applications, and image processing with MATLAB. The proposed methodology was compared with the Pavement Condition Index (PCI) established by ASTM D6433, one of the most widely used methods in pavement evaluation. The research was conducted on Alameda San Lorenzo Avenue, located in the district of Chorrillos, Lima, evaluating a 1.5 km section with two lanes. During the research, data were collected using both the traditional PCI method and the new approach, which employs mobile devices and image processing with MATLAB. A total of 48 road segments were evaluated, analyzing pavement distresses while considering their severity and frequency to determine the overall condition of each section. The combination of mobile device use and office-based analysis allowed for a detailed assessment of pavement conditions. The results showed a 92.96% accuracy when comparing both methodologies, and by implementing the infrared camera, the accuracy improved to 94.02%, demonstrating the reliability of the proposed approach. In addition, the time analysis indicated that the new methodology is more efficient, achieving a 25.7% reduction in evaluation time and an 11.8% reduction in cost. These findings highlight the importance of using modern technologies to optimize pavement evaluation and improve road infrastructure management.