Detección de daños con visión artificial en inspecciones marítimas: un mapeo sistemático de la literatura

Autores
Flores, Hugo Daniel; Neil, Carlos Gerardo
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Un alto porcentaje de vehículos son transportados vía marítima, donde son manipulados según protocolos específicos. Controlar su estado y detectar posibles daños recae en personal capacitado, lo que genera dificultades al momento de imputar responsabilidades por daños. Para mejorar la eficiencia de estos procesos, la visión artificial se ha consolidado como una alternativa viable para detectar y clasificar daños en distintas industrias. El objetivo de este trabajo es analizar el uso de algoritmos de inteligencia artificial para detectar y clasificar daños en la industria marítima. Se describe detalladamente la creación y ejecución de un protocolo que establece un conjunto de preguntas, así como el procedimiento para realizar la búsqueda bibliográfica y aplicar filtros para identificar los artículos relevantes. Luego, se realiza un análisis profundo para responder a las preguntas planteadas en el protocolo. Se ha demostrado que las técnicas de visión artificial basadas en Redes Neuronales Convolucionales (RNC) son altamente efectivas para implementar soluciones destinadas a la detección y clasificación de daños en esta industria. No se han identificado desarrollos tecnológicos que usen RNC para detectar y clasificar daños en transporte marítimo automotriz, por lo tanto, es viable explorar alternativas que incluyan técnicas de visión artificial para resolver los problemas planteados en la industria naviera.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Daños
Redes Neuronales
Visión Artificial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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