dc.contributor.advisor | Sagastegui Plasencia, Fidel German | |
dc.contributor.author | Sancarranco Calle Rhonal Efraín | |
dc.date.accessioned | 2024-05-20T20:41:11Z | |
dc.date.available | 2024-05-20T20:41:11Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/140623 | |
dc.description.abstract | En la actualidad las estructuras de concreto tienden a fisurarse y agrietarse por
diferentes agentes climáticos y variaciones de temperatura o humedad lo que
conlleva a poner en duda su funcionalidad y durabilidad de la estructura. La
presente investigación buscó identificar las fisuras y grietas usando Deep
Learning en las estructuras de concreto de entidades públicas en Piura.
Por ello, se utilizó un enfoque cuantitativo de carácter descriptivo, de diseño no
experimental donde se realizó una inspección visual con la finalidad de recabar
la información para su entrenamiento, prueba y validación usando roboflow; se
recolectó a través de la ficha de inspección de datos.
El estudio se desarrolló en la Municipalidad Provincial de Piura, capturando 500
fotografías del primer al décimo piso, también el sótano a través de un celular
inteligente, analizando 100 imágenes validadas.
Por consiguiente, los resultados obtenidos indican que, en la estructura de la
parte interna de la Entidad Pública se logró identificar 58 fisuras, más leves que
graves y 43 grietas moderadas. Además, se realizó una propuesta de reparación
de fisuras y grietas leves y moderadas mediante el ACI224. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Deep Learning | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | Estructura | es_PE |
dc.title | Deep Learning para la detección de fisuras y grietas en las estructuras de concreto de entidades públicas en Piura | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Civil | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Civil | es_PE |
dc.description.sede | Piura | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería Civil | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Diseño Sísmico y Estructural | es_PE |
renati.advisor.dni | 18173778 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4958-9605 | es_PE |
renati.author.dni | 70047274 | |
renati.discipline | 732016 | es_PE |
renati.juror | Principe Reyes, Roger | |
renati.juror | Chan Heredia, Miguel Angel | |
renati.juror | Sagastegui Plasencia, Fidel | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.05.01 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Acción por el clima | es_PE |
dc.description.modality | PRESENCIAL | es_PE |