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Enciso Rodas, Lauro
Achahui Vilca, Cesar Ernesto
Huarayo Quispe, Joel Frank
2022-03-22T21:40:37Z
2022-03-22T21:40:37Z
2021
253T20210442
http://hdl.handle.net/20.500.12918/6415
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. (es_PE)
application/pdf (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco (es_PE)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (en_US)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
OpenStreetMap (es_PE)
Google StreetView (es_PE)
Deep learning (es_PE)
QGIS (es_PE)
Identificación de establecimientos comerciales no registrados en mapas digitales (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
Ingeniería Informática y de Sistemas
Ingeniero Informático y de Sistemas
PE
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
23853228
https://orcid.org/0000-0001-6266-0838
75134636
71738111
612296
Carrasco Poblete, Edwin
Chavez Centeno, Javier David
Candia Oviedo, Dennis Ivan
Medrano Valencia, Ivan Cesar
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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