Toledo Villegas, MauricioTapia da Silva, Andrés IgnacioFacultad de Ingeniería2023-03-162023-03-162021https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/47531Memoria (Ingeniero Civil)Actualmente, el organismo a cargo de preservar los edificios patrimoniales es el Ministerio de Obras Públicas (MOP), el cual tiene un proceso de documentación que está enfocado en levantar información general del edificio patrimonial. Este proceso dura aproximadamente 6 meses y solo se realiza cuando el inmueble presenta un deterioro. Además, la forma de representar los daños actualmente es sobre un bosquejo de la estructura, lo que no necesariamente refleja el estado real del edificio patrimonial. En esta investigación, se presenta una propuesta de metodología de detección de daños, utilizando UAV en la captura de imágenes y algoritmos de Machine Learning en la detección de los mismos. La metodología propuesta comienza capturando las imágenes con UAV. Con estas imágenes se genera un ortomosaico de la superficie a estudiar, el cual se divide en imágenes de menor tamaño. Éstas pasan por un algoritmo pre entrenado con la tipología de daño presente y finalmente todas estas imágenes con detecciones son unidas, generando como producto final un ortomosaico con información de daños. De esta forma se crea una metodología que tiene un enfoque específico en la detección de daños, que disminuye considerablemente los tiempos de documentación y además representa los daños en un ortomosaico que permite obtener una imagen real del edificio patrimonial con sus respectivos daños. Esta metodología fue implementada en el Templo Votivo de Maipú, un edificio patrimonial de hormigón armado de 96 metros de altura. Éste presenta diversas manchas de humedad en distintas zonas de su exterior, junto con grietas en una de sus dos columnas principales. Debido a esto se estableció estudiar estas dos tipologías de daños. Finalmente, la metodología propuesta es evaluada a través de una encuesta de validación por los agentes involucrados en esta investigación, que en este caso es la Administración del Templo Votivo de Maipú y la Dirección de Arquitectura del MOP. Los 9 encuestados en promedio evaluaron la investigación con un 3.8 en una escala de Likert de 1 a 4. Se generó la propuesta definitiva tras los comentarios y recomendaciones entregados durante la encuesta de validación.The organization in charge of preserving Chilean heritage buildings is the Ministry of Public Works (MOP), which has a documentation process focused on gathering general information about the heritage building. This process might take up to 6 months and it is usually carried out when the property has deteriorated. Damages are today represented using sketches/drawings of the structure, which does not accurately reflect the condition of the heritage building. In this research, a proposal for a damage detection methodology is presented, using UAV to capture images of the heritage building and Machine Learning algorithms for damage detection. The proposed methodology begins by capturing the images with UAV. With these images an orthomosaic of the surface to be studied is generated, which is divided into smaller sub-images. These go through a pre-trained algorithm with known damage types and finally all these images with detections are assembled back together, generating an orthomosaic with damage information as the final product. Thus, we propose a methodology that has a specific focus on damage detection, which considerably reduces documentation times and it also improves damage representation. The resulting orthomosaic is a realistic image of the heritage building with its detected damages. This methodology was implemented in the Templo Votivo de Maipú. This catholic church is a 96-meter-high reinforced concrete heritage building. The building has various humidity stains in different areas of its exterior. It also has several cracks in one of its two main columns. Therefore, we studied these two types of damage. We assessed the proposed methodology through a validation survey. We applied the survey to the stakeholders involved in this research: the management team for Templo Votivo de Maipú, and a group of professionals from the Architecture Department at the Chilean Public Works Ministry. The 9 surveyed respondents on average rated the research with a 3.8 on a 1 to 4 Likert scale (1: strongly disagree, and 4: strongly agree). The final proposal was generated after the comments and recommendations given during the validation survey.esAprendizaje de MáquinaAlgoritmos ComputacionalesEdificios HistóricosConservación y RestauraciónInnovaciones TecnológicasTesis