Identificación de establecimientos comerciales no registrados en mapas digitales
Descripción del Articulo
El presente trabajo de investigación busca identificar establecimientos comerciales mediante imágenes de Google Street View (GSV) debido a que facilita obtener imágenes de calles, pero existen ciertas dificultades como: ruido, oclusión de personas, carros, arboles, etc. Para abordar este problema, s...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2021 |
Institución: | Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco |
Repositorio: | UNSAAC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/6415 |
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Enciso Rodas, LauroAchahui Vilca, Cesar ErnestoHuarayo Quispe, Joel Frank2022-03-22T21:40:37Z2022-03-22T21:40:37Z2021253T20210442http://hdl.handle.net/20.500.12918/6415El presente trabajo de investigación busca identificar establecimientos comerciales mediante imágenes de Google Street View (GSV) debido a que facilita obtener imágenes de calles, pero existen ciertas dificultades como: ruido, oclusión de personas, carros, arboles, etc. Para abordar este problema, se propone un método que hace uso de procesamiento de datos espaciales realizadas en un entorno GIS y técnicas de Deep Learning. Primeramente, se creó un algoritmo para descargar automáticamente imágenes de GSV orientadas a las fachadas de los edificios, analizando la geometría de mapas en OSM mediante el software QGIS, con el fin de construir un dataset de imágenes de establecimientos comerciales; para luego entrenar un modelo capaz de detectar y clasificar establecimientos comerciales, luego se calcula su ubicación geográfica tomando en cuenta los metadatos obtenidos al descargar las imágenes. Esta información permite conocer la ubicación y el tipo aproximado de negocios que se hallan en ciertas zonas urbanas de la ciudad del Cusco.application/pdfspaUniversidad Nacional de San Antonio Abad del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/OpenStreetMapGoogle StreetViewDeep learningQGIShttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Identificación de establecimientos comerciales no registrados en mapas digitalesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNSAAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoinstacron:UNSAACSUNEDUIngeniero Informático y de SistemasUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y MecánicaIngeniería Informática y de Sistemas7513463671738111https://orcid.org/0000-0001-6266-083823853228http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional612296Carrasco Poblete, EdwinChavez Centeno, Javier DavidCandia Oviedo, Dennis IvanMedrano Valencia, Ivan CesarORIGINAL253T20210442.pdfapplication/pdf231855http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/6415/1/253T20210442.pdfa4dd43aca169b56d56377a462d4d85d3MD5120.500.12918/6415oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/64152022-03-22 16:50:22.996DSpace de la UNSAACsoporte.repositorio@unsaac.edu.pe |
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El presente trabajo de investigación busca identificar establecimientos comerciales mediante imágenes de Google Street View (GSV) debido a que facilita obtener imágenes de calles, pero existen ciertas dificultades como: ruido, oclusión de personas, carros, arboles, etc. Para abordar este problema, se propone un método que hace uso de procesamiento de datos espaciales realizadas en un entorno GIS y técnicas de Deep Learning. Primeramente, se creó un algoritmo para descargar automáticamente imágenes de GSV orientadas a las fachadas de los edificios, analizando la geometría de mapas en OSM mediante el software QGIS, con el fin de construir un dataset de imágenes de establecimientos comerciales; para luego entrenar un modelo capaz de detectar y clasificar establecimientos comerciales, luego se calcula su ubicación geográfica tomando en cuenta los metadatos obtenidos al descargar las imágenes. Esta información permite conocer la ubicación y el tipo aproximado de negocios que se hallan en ciertas zonas urbanas de la ciudad del Cusco. |
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La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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