Resumen en español

Cuando las sociedades crecen las carreteras juegan un papel importante en su desarrollo; por lo tanto, el mantenimiento del pavimento, el cual es la base para la construcción de caminos, se hace relevante cuando las vías empiezan a presentar deterioros. Actualmente las inspecciones visuales de la infraestructura vial se realizan por trabajo de campo, el cual requiere de tiempo y está ligado a las opiniones subjetivas de los inspectores; por consiguiente, en el presente proyecto se desarrolló una metodología para identificar deterioros presentes en el pavimento flexible de manera automática, utilizando técnicas de fotogrametría digital, procesamiento de imágenes y redes neuronales, el trabajo está representado en seis etapas: procesamiento de las fotografías aéreas, extracción de la superficie vial, extracción de características, identificación de grietas y baches, automatización y validación del método y de los resultados; este procedimiento se realizó con el entrenamiento de una red neuronal capaz de identificar baches, grietas y pavimento sano. Este clasificador obtuvo un porcentaje de 98.3% aciertos. La metodología planteada es un acercamiento a la generación de un sistema automatizado para la identificación de baches y grietas en pavimento flexible