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Título: Detección automática y análisis de puntos con alta frecuencia (hotspots) de crímenes en centros urbanos usando aprendizaje profundo
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Fecha de publicación: 2024
Institución: Universidad Católica San Pablo
Resumen: A medida que los datos urbanos provenientes de ciudades crecen, se requieren nuevas formas de procesamiento y visualización, tanto para poder tratarlos como para obtener información útil y fácilmente interpretable, por lo que este trabajo presenta una metodología de procesamiento de datos orientado a la detección temprana de crimen. Abarcaremos tanto la recopilación de datos de centros urbanos mediante el uso de bases de datos y APIs de acceso público, la discretización de datos espaciales que permite una interpretación a nivel de calle de un centro poblado, como la implementación de un modelo predictivo que utiliza información espacio-temporal para dar una estimación de áreas propensas a un incidente delictivo con precisión aceptable. Se utilizar aprendizaje profundo como redes recurrentes y redes convoluciones, así como redes basadas en grafos.
Disciplina académico-profesional: Ciencia de la Computación
Institución que otorga el grado o título: Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación
Grado o título: Licenciado en Ciencia de la Computación
Jurado: Cuadros Vargas, Alex Jesus; Muñoz Salas, Gina Lucia
Fecha de registro: 13-ene-2025



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