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Título: Identificación de establecimientos comerciales no registrados en mapas digitales
Asesor(es): Enciso Rodas, Lauro
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
Resumen: 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.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Informática y de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
Grado o título: Ingeniero Informático y de Sistemas
Jurado: Carrasco Poblete, Edwin; Chavez Centeno, Javier David; Candia Oviedo, Dennis Ivan; Medrano Valencia, Ivan Cesar
Fecha de registro: 22-mar-2022



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