{"id":1581,"date":"2020-12-29T18:13:31","date_gmt":"2020-12-29T18:13:31","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2020\/12\/29\/mantenimiento-de-infraestructuras-con-vision-artificial\/"},"modified":"2025-08-25T14:23:09","modified_gmt":"2025-08-25T12:23:09","slug":"mantenimiento-de-infraestructuras-con-vision-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/mantenimiento-de-infraestructuras-con-vision-artificial\/","title":{"rendered":"Mantenimiento de infraestructuras con visi\u00f3n artificial"},"content":{"rendered":"\r\n\r\n\r\n<p>El desarrollo de la visi\u00f3n artificial y la constante evoluci\u00f3n de los sistemas de captaci\u00f3n de im\u00e1genes est\u00e1n multiplicando las aplicaciones de estas tecnolog\u00edas, extensibles a cualquier \u00e1rea de actividad. Las im\u00e1genes satelitales; las tomas de c\u00e1maras fijas y m\u00f3viles, tanto terrestres como a\u00e9reas; las planchas obtenidas por ultrasonidos o radiofrecuencia y todas aquellas metodolog\u00edas que consigan la representaci\u00f3n visual de un fragmento de la realidad, se emplean ya en campos de lo m\u00e1s diverso como la conducci\u00f3n autom\u00e1tica de veh\u00edculos, la optimizaci\u00f3n de flotas, el diagn\u00f3stico m\u00e9dico, el an\u00e1lisis de vastas extensiones de terreno (prevenci\u00f3n de incendios, cultivos, cat\u00e1strofes, control mar\u00edtimo\u2026) o el mantenimiento de grandes infraestructuras, entre otras muchas aplicaciones.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En esta ocasi\u00f3n vamos a centrarnos en el an\u00e1lisis de su utilidad en esta \u00faltima rama, el <strong>mantenimiento de grandes infraestructuras y superficies<\/strong>. Quiz\u00e1 nunca te hayas parado a pensar en lo complejo y costoso que es vigilar y conservar determinadas instalaciones y espacios, que se expanden por superficies ingentes. Para centrar los conceptos, ejemplos de mantenimientos tit\u00e1nicos son carreteras, explotaciones forestales, redes de transporte de hidrocarburos, l\u00edneas el\u00e9ctricas o v\u00edas f\u00e9rreas. \u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Tradicionalmente en estos y otros muchos casos, los reconocimientos se han realizado por tierra (a pie o en veh\u00edculo) o, m\u00e1s excepcionalmente, por aire (helic\u00f3pteros y en los \u00faltimos tiempos drones) en grand\u00edsimos entramados como son las l\u00edneas de alta tensi\u00f3n, mediante inspecciones oculares pautadas, del toda o una parte de la instalaci\u00f3n. La inversi\u00f3n, en consecuencia, es elevada en tiempo, recursos y capital, para un sistema que no se demuestra totalmente eficaz, puesto que \u00e9xito va a depender de la coincidencia del acaecimiento de situaciones an\u00f3malas con el calendario de revisi\u00f3n previsto, y de condiciones de luz y meteorolog\u00eda.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p><strong>La necesidad de mejora de los sistemas de mantenimiento de grandes infraestructuras, y la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda, permiten realizar estas tareas mediante el an\u00e1lisis de im\u00e1genes satelitales, de aquellas obtenidas por c\u00e1mara<\/strong>, o mediante la conjunci\u00f3n de ambos m\u00e9todos. Pero\u2026 \u00bfc\u00f3mo se consigue detectar anomal\u00edas a lo largo de kil\u00f3metros con capturas remotas? Gracias a la Inteligencia Artificial.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-69f33e26816c7\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-69f33e26816c7\"  type=\"checkbox\" id=\"item-69f33e26816c7\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/mantenimiento-de-infraestructuras-con-vision-artificial\/#Aprendizaje_automatico_y_redes_neuronales\" title=\"Aprendizaje autom\u00e1tico y redes neuronales\">Aprendizaje autom\u00e1tico y redes neuronales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/mantenimiento-de-infraestructuras-con-vision-artificial\/#Detectar_identificar_y_categorizar\" title=\"Detectar, identificar y categorizar\">Detectar, identificar y categorizar<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Aprendizaje_automatico_y_redes_neuronales\"><\/span><strong>Aprendizaje autom\u00e1tico y redes neuronales<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Hoy en d\u00eda <strong>podemos hacer que las m\u00e1quinas identifiquen elementos disonantes en las im\u00e1genes y den la voz de alarma<\/strong>. Para lograrlo, hay que ense\u00f1ar a los ordenadores qu\u00e9 contenido tienen que reconocer como normalizado y cu\u00e1l supone una intrusi\u00f3n o desviaci\u00f3n. Es m\u00e1s, la injerencia del Machine Learning, parte de la Inteligencia Artificial que, como su nombre indica, posibilita el aprendizaje de las m\u00e1quinas, hace que los equipos auto enriquezcan sus bases de datos para ser cada vez m\u00e1s eficientes, aut\u00f3nomos y dar un mejor servicio.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En este marco, se ha demostrado especialmente eficaz en los procesos de an\u00e1lisis, reconocimiento y clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes el Deep Learning o aprendizaje profundo, que trabajando con el concepto de malla, genera redes neuronales artificiales con una din\u00e1mica de comportamiento similar a las redes neuronales biol\u00f3gicas. Para conseguirlo los algoritmos de clasificaci\u00f3n empleados barren \u00e1reas reducidas de la imagen y no la imagen en su conjunto. De este modo, un peque\u00f1o grupo de pixeles pasa por las diversas capas de la red, organizadas de tal manera que las primeras identifican formas simples (l\u00edneas, curvas, colores\u2026), reconociendo en cada paso elementos de mayor complejidad (figuras, rostros\u2026).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Finalizado el an\u00e1lisis, m\u00e1s preciso cuantas m\u00e1s capas compongan la red, se obtiene un resultado porcentual que representa la probabilidad de que una imagen pertenezca a una categor\u00eda preestablecida, que el sistema est\u00e1 entrenado a reconocer. Para entenderlo mejor volvamos a los ejemplos del principio. Pongamos que en un tramo ferroviario surge un obst\u00e1culo en la v\u00eda, o en una superficie forestal cae vegetaci\u00f3n sobre un cortafuegos, en estos casos las redes neuronales est\u00e1n entrenadas para analizar las im\u00e1genes, a partir de barridos progresivos de grupos de pixeles, e identificar extra\u00f1ezas, es decir, elementos que se encuentran donde no deber\u00edan de estar, alterando los patrones que el sistema tiene validados como \u00f3ptimos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Detectar_identificar_y_categorizar\"><\/span><strong>Detectar, identificar y categorizar<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n<div class=\"wp-block-image\">\r\n<figure class=\"alignright size-large is-resized\"><img class=\"wp-image-6211\" src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/imagen-satelite-1024x681.jpg\" alt=\"\" width=\"501\" height=\"333\" \/><\/figure><\/div>\r\n\r\n\r\n<p>Pero concretemos m\u00e1s. En una infraestructura de gran envergadura, como como son las redes de transporte energ\u00e9tico, que cruza incluso pa\u00edses, el examen de im\u00e1genes satelitales u obtenida por c\u00e1maras puede poner de relieve que un patr\u00f3n discordante en un determinado punto del recorrido es con una probabilidad del 92% una rotura en un tramo de la l\u00ednea, con un porcentaje del 6% un incendio y con una proporci\u00f3n del 2% un elemento ajeno a la estructura. <strong>Detectada la anomal\u00eda, e identificadas y categorizadas las causas probables, el equipo de mantenimiento puede actuar con una mayor eficacia<\/strong>; en primer lugar gracias a la detecci\u00f3n temprana, y en segundo porque la toma de decisiones y las actuaciones a realizar se llevan a cabo sobre hechos ciertos, o al menos, en base a porcentajes elevados de coincidencia con la realidad.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En consecuencia, la visi\u00f3n artificial incrementa la eficacia de actuaci\u00f3n y se reducen costes, tanto en la vigilancia, como en la gesti\u00f3n de los acontecimientos an\u00f3malos identificados, y esto en grandes superficies, algunas de cientos de kil\u00f3metros lineales o cuadrados, se traduce en miles de euros. Pero no todo es el dinero, los procesos de mantenimiento de vastas infraestructuras o espacios se tornan m\u00e1s seguros para los operarios, que complementan las inspecciones oculares en zona con el an\u00e1lisis autom\u00e1tico de im\u00e1genes, lo que reduce la incertidumbre y posibilita el desarrollo de acciones correctivas con mayores cotas de planificaci\u00f3n.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En definitiva, alertas tempranas, simplificaci\u00f3n de los procesos de toma de decisiones, complemento al uso de medios terrestres o a\u00e9reos, <strong>mayor seguridad en las operativas, focalizaci\u00f3n de recursos en necesidades reales, e ingentes rastreos en tiempos reducidos<\/strong>, hacen del mantenimientos de infraestructuras con visi\u00f3n artificial una realidad\/necesidad que ya se est\u00e1 imponiendo en un sector industrial, cada d\u00eda m\u00e1s proclive a no dejar pasar los beneficios de la transformaci\u00f3n digital.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El desarrollo de la visi\u00f3n artificial y la constante evoluci\u00f3n de los sistemas de captaci\u00f3n de im\u00e1genes est\u00e1n multiplicando las aplicaciones de estas tecnolog\u00edas, extensibles a cualquier \u00e1rea de actividad. 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