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Gomez Nieto, Erick Mauricio
Salas Luna, Luis Enrrique
2025-01-13T17:25:56Z
2025-01-13T17:25:56Z
2024
1082248
https://hdl.handle.net/20.500.12590/18541
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.
Tesis de pregrado
application/pdf
spa
Universidad Católica San Pablo
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Aprendizaje profundo
Ingeniería de datos
Red neuronal basada en grafos
Predicción del crimen
Predicción espacio-temporal
Edge-node
Detección automática y análisis de puntos con alta frecuencia (hotspots) de crímenes en centros urbanos usando aprendizaje profundo
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación
Ciencia de la Computación
Título Profesional
Licenciado en Ciencia de la Computación
PE
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Escuela Profesional Ciencia de la Computación
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
43351822
https://orcid.org/0000-0001-6123-6496
70331221
611016
Cuadros Vargas, Alex Jesus
Muñoz Salas, Gina Lucia
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion



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