Detección de zonas de un proyecto y su desorganización a través de segmentación semántica de imágenes
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Archivos
Fecha
2023
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
Título de la revista
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Título del volumen
Editor
Universidad Andrés Bello
Nombre de Curso
Licencia CC
Licencia CC
Resumen
El sector de la construcción enfrenta constantemente diversos desafíos y, a su vez
nuevas soluciones para dar frente a ellos. Sin embargo, un problema constante es poder
mantener los espacios de trabajo organizados con el fin de evitar la baja de producción,
problemas de seguridad y atrasos de la obra. A causa de esto, surge la necesidad de
identificar la desorganización de los espacios de trabajo de manera rápida y eficaz, para
alertar al equipo de terreno y evitar sus consecuencias.
Esta investigación tiene como finalidad dar solución a esta problemática a través
de una propuesta de metodología de detección de desorganización de las zonas de
acopio mediante algoritmos de segmentación semántica. Para llevar a cabo esta
investigación se usaron registros históricos de fotografías de proyectos de construcción,
las cuales se obtuvieron a través de la constructora Goldbeck, el cual posee registros
fotográficos de distintos proyectos ejecutados en Alemania. Se descargaron
aproximadamente 25.000 imágenes correspondientes a un proyecto en el cual se podía
observar desorganización dentro de su zona de acopio. Con estas imágenes se definió
una taxonomía de clases con el fin de identificar las características de las zonas de
acopio organizado y las zonas de acopio desorganizado. Posteriormente se realizó un
filtrado de imágenes, eliminando las que no aportaban valor a la investigación, dejando
un total de 1017 imágenes para el entrenamiento y validación del algoritmo. Los
resultados de métrica de desempeño de Intersection Over Union fue de 90% mientras la
métrica de pérdida fue de 10%.
Luego del entrenamiento, el algoritmo fue expuesto a una semana de imágenes
con el fin de realizar detecciones de desorganización y organización de la zona de
acopio. Estos resultados se muestran en una ficha que se genera manualmente con el
fin de alertar lo que sucede diariamente en la zona de acopio.
Finalmente, la metodología propuesta se validó, a través de una encuesta
realizada a 6 profesionales de la construcción. La encuesta promedió un total 3,6 en la
escala de Likert de 1 a 4. Donde 1 es muy en desacuerdo, 2 desacuerdo, 3 de acuerdo
y 4 totalmente de acuerdo, por tanto, tuvo una buena evaluación.
The construction industry constantly faces challenges and and new solutions to address them. A frequent problem is to keep workspaces organized in order to avoid low productivity, safety problems and work delays. Therefore, there is a need to identify the disorganization of workspaces quickly and effectively, in order to alert the field team and avoid its consequences. The purpose of this research is to provide a solution to this problem through a methodology for detecting disorganization on construction sites using semantic segmentation algorithms. We used historical records of photographs of construction projects, from Goldbeck, a German Construction Company. Goldbeck has photographic records of different projects executed in Germany. We downloaded approximately 25,000 images from a project in which disorganization could be observed in the construction site. We defined a taxonomy of classes to identify the characteristics of organized and disorganized construction sites. Subsequently, an image filtering was carried out, eliminating those pictures that did not add value to the research, leaving a total of 1017 images for the training and validation of the algorithm. Intersection Over Union's performance metric results were 90% while the Loss metric was 10%. After training, we used the algorithm with images from a particular week of construction work, in order to detect disorganization and organization of the construction site. These results are displayed in a standardized form in order to alert managers about construction site disorganization. Finally, we validated the proposed methodology through a survey applied to 6 construction professionals. The survey averaged a total of 3.6 on a 1 to 4 Likert scale. Where 1 means Strongly Disagree, 2 means Disagree, 3 means Agree, and 4 means Strongly Agree.
The construction industry constantly faces challenges and and new solutions to address them. A frequent problem is to keep workspaces organized in order to avoid low productivity, safety problems and work delays. Therefore, there is a need to identify the disorganization of workspaces quickly and effectively, in order to alert the field team and avoid its consequences. The purpose of this research is to provide a solution to this problem through a methodology for detecting disorganization on construction sites using semantic segmentation algorithms. We used historical records of photographs of construction projects, from Goldbeck, a German Construction Company. Goldbeck has photographic records of different projects executed in Germany. We downloaded approximately 25,000 images from a project in which disorganization could be observed in the construction site. We defined a taxonomy of classes to identify the characteristics of organized and disorganized construction sites. Subsequently, an image filtering was carried out, eliminating those pictures that did not add value to the research, leaving a total of 1017 images for the training and validation of the algorithm. Intersection Over Union's performance metric results were 90% while the Loss metric was 10%. After training, we used the algorithm with images from a particular week of construction work, in order to detect disorganization and organization of the construction site. These results are displayed in a standardized form in order to alert managers about construction site disorganization. Finally, we validated the proposed methodology through a survey applied to 6 construction professionals. The survey averaged a total of 3.6 on a 1 to 4 Likert scale. Where 1 means Strongly Disagree, 2 means Disagree, 3 means Agree, and 4 means Strongly Agree.
Notas
Memoria (Ingeniero Civil)
Palabras clave
Aprendizaje de Máquina, Algoritmos Computacionales, Análisis de Imagen, Innovaciones Tecnológicas