Esta línea de investigación se dedica a la detección y clasificación de grietas en pavimento, mejorando el mantenimiento predictivo de carreteras y calles.
Se aplican técnicas de visión por computador, procesamiento y análisis de imágenes, y técnicas de inteligencia artificial.
Actualmente se explota mediante el contrato artículo 83 INSPECT-ROADS con la empresa CONACON financiado con un proyecto I+D mediante la Corporación Tecnológica de Andalucía (CTA).
Publicaciones:
Efficient data dimensionality reduction method for improving road crack classification algorithms
Fco J Rodríguez-Lozano, J C Gámez-Granados, J M Palomares, J Olivares
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 1-16. 2023
doi.org/10.1111/mice.13014
Benefits of ensemble models in road pavement cracking classification
F. J. Rodriguez‐Lozano, F. León‐García, J. C. Gámez‐Granados J. M. Palomares, J. Olivares.
Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 1-25. 2020
doi.org/10.1111/mice.12543
Efficient pavement crack detection and classification
A Cubero-Fernandez, Fco J Rodriguez-Lozano, R Villatoro, J Olivares, J M Palomares
EURASIP Journal on Image and Video Processing. 2017
doi.org/10.1186/s13640-017-0187-0
Congresos:
Inspect-Roads: Towards road predictive maintenance
J. Olivares, H. Martínez, J. M. Castillo-Secilla, J. M. Palomares, F. León‐García
The 11th European Workshop on Visual Information Processing (EUVIP 2023)