EXAMINANDO LAS TÉCNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO Y VISIÓN POR COMPUTADORA PARA LA GESTIÓN DE INFRAESTRUCTURA VIAL Y SEGURIDAD EN VENEZUELA

EXAMINING DEEP LEARNING AND COMPUTER VISION TECHNIQUES FOR ROAD INFRASTRUCTURE MANAGEMENT AND SAFETY IN VENEZUELA

Resumen

En primer lugar, este estudio examina el impacto que las técnicas de aprendizaje profundo y la visión por computadora pueden tener en la gestión inteligente de la infraestructura vial y en la mejora de la seguridad en Venezuela, un país donde las condiciones de las vías representan un desafío constante para la movilidad y la sostenibilidad. En este sentido, la investigación se orienta a identificar modelos computacionales capaces de analizar grandes volúmenes de datos visuales, con el fin de detectar fallas estructurales, optimizar procesos de mantenimiento y anticipar posibles riesgos asociados al tránsito. Asimismo, se considera que la integración de estas tecnologías no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que también promueve una cultura de prevención y planificación técnica más precisa. Por otra parte, se sustenta que el uso de redes neuronales convolucionales y sistemas de clasificación automatizada permite obtener diagnósticos en tiempo real que, a su vez, contribuyen a la toma de decisiones y a la gestión institucional de los recursos públicos. En consecuencia, el estudio plantea un enfoque interdisciplinario que combina ingeniería, informática y políticas públicas, con el propósito de sentar las bases de un modelo tecnológico adaptado al contexto venezolano. En definitiva, la investigación busca sentar las condiciones para que la innovación digital se convierta en un eje estratégico del desarrollo vial nacional, reforzando la seguridad ciudadana y fortaleciendo el sentido colectivo de progreso. Palabras clave: aprendizaje profundo, visión por computadora, infraestructura vial, seguridad vial, Venezuela.