Aplicación de inteligencia artificial en la evaluación de seguridad vial mediante la metodología iRAP y datos de auscultación de carreteras: estudio de caso en tres tramos carreteros del estado de Guanajuato
dc.audience | generalPublic | |
dc.contributor | Stefanoni Minutti, José Luis | |
dc.contributor | Arenas Morán, Arturo | |
dc.contributor.advisor | STEFANONI MINUTTI, JOSE LUIS; 842417 | |
dc.contributor.author | Martínez Rivera, Luis Eduardo | |
dc.date.accessioned | 2025-06-05T17:19:56Z | |
dc.date.available | 2025-06-05T17:19:56Z | |
dc.date.issued | 2025-02 | |
dc.description.abstract | "La presente investigación analiza la aplicación de inteligencia artificial (IA) en la evaluación de la seguridad vial, integrando la metodología iRAP y datos de auscultación en tres tramos carreteros del estado de Guanajuato, México. Se adoptó un enfoque cuantitativo con análisis de datos como el Índice de Regularidad Internacional (IRI), profundidad de roderas, macrotextura y estadísticas de accidentes, utilizando herramientas de IA como K-means y modelos predictivos. Los resultados revelaron que tramos con altos valores de IRI, roderas profundas y macrotextura deficiente presentan mayor riesgo de siniestros, especialmente en zonas de alta velocidad y escasa señalización. Se identificaron cuatro clústeres de riesgo con características específicas, destacando áreas críticas que requieren intervenciones inmediatas, como mejoras en el pavimento e instalación de barreras. La IA permitió una evaluación proactiva, superando métodos tradicionales que dependen de datos históricos. A pesar de las limitaciones por la falta de información precisa sobre ubicación de accidentes y condiciones ambientales, se sugiere incorporar monitoreo y datos meteorológicos en futuros estudios. Esta investigación demuestra el potencial de la IA para transformar la gestión de la seguridad vial, facilitando decisiones informadas para infraestructuras más seguras y sostenibles". | |
dc.folio | 20250220111208-3866-T | |
dc.format | ||
dc.identificator | 7 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12371/28727 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.matricula.creator | 204702155 | |
dc.publisher | Benemérita Universidad Autónoma de Puebla | |
dc.rights.acces | openAccess | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | |
dc.subject.lcc | Transporte y comunicaciones--Transporte automotor--Seguridad vial--Obras generales | |
dc.subject.lcc | Seguridad vial--Innovaciones tecnológicas--Planeación | |
dc.subject.lcc | Evaluación de riesgos--Métodos | |
dc.subject.lcc | Sistemas de reconocimiento de patrones--Procesamiento de datos | |
dc.subject.lcc | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) | |
dc.thesis.career | Maestría en Ingeniería | |
dc.thesis.degreediscipline | Área de Ingeniería y Ciencias Exactas | |
dc.thesis.degreegrantor | Facultad de Ingeniería | |
dc.thesis.degreetoobtain | Maestro (a) en ingeniería opción terminal en Transito y Transporte | |
dc.title | Aplicación de inteligencia artificial en la evaluación de seguridad vial mediante la metodología iRAP y datos de auscultación de carreteras: estudio de caso en tres tramos carreteros del estado de Guanajuato | |
dc.type | Tesis de maestría | |
dc.type.conacyt | masterThesis | |
dc.type.degree | Maestría |
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