Modelo computacional basado en imágenes para obtener los índices de habitabilidad de los aspectos psicosociales y psicoespaciales de la ciudad de Chiclayo
Descripción del Articulo
La planificación urbana ha evolucionado a la par con la tecnología, la ciudad se va convirtiendo en una fusión de lo físico y lo digital. Los datos que se generan diariamente y las plataformas de comunicación existentes pueden ser usados como herramienta de diseño, ya no existe una excusa para no co...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo |
| Repositorio: | USAT-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/4182 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12423/4182 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Ciudades inteligentes Aprendizaje automático Imágenes http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
| Sumario: | La planificación urbana ha evolucionado a la par con la tecnología, la ciudad se va convirtiendo en una fusión de lo físico y lo digital. Los datos que se generan diariamente y las plataformas de comunicación existentes pueden ser usados como herramienta de diseño, ya no existe una excusa para no considerar la opinión del poblador dentro de dicho proceso. Los problemas de las ciudades pueden iniciar a remediarse conociendo las percepciones subjetivas de sus habitantes. Esta investigación observa un problema urbano fundamental poco atendido, cuya solución aún tiene un largo camino por recorrer. Para delimitar el estudio, se toma a la ciudad de Chiclayo como ejemplo y se propone la recolección de imágenes y datos de ciertas zonas de la urbe para el desarrollo de un modelo computacional que convierta dichas percepciones en objetivas, de manera que se puedan predecir. A través del procesamiento de imágenes para obtener los objetos que contienen, la definición de los índices de habitabilidad para los aspectos subjetivos, y el aprendizaje automático supervisado de un algoritmo de clasificación; se consigue dicho modelo predictivo. Con una precisión mayor al 60%, y validado por expertos en psicología, sociología, arquitectura y urbanismo; este producto puede ser utilizado para crear herramientas de visualización que apoyen la toma de decisiones de los diseñadores de ciudad, generando así un lugar habitable y agradable para todos. |
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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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