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 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12918/6415 |
| Nivel de acceso: | acceso restringido |
| Materia: | OpenStreetMap Google StreetView Deep learning QGIS http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 |
| Sumario: | 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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Nota importante:
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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