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dc.contributor.advisorEnciso Rodas, Lauro
dc.contributor.authorAchahui Vilca, Cesar Ernesto
dc.contributor.authorHuarayo Quispe, Joel Frank
dc.date.accessioned2022-03-22T21:40:37Z
dc.date.available2022-03-22T21:40:37Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.other253T20210442
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12918/6415
dc.description.abstractEl 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
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectOpenStreetMapes_PE
dc.subjectGoogle StreetViewes_PE
dc.subjectDeep learninges_PE
dc.subjectQGISes_PE
dc.titleIdentificación de establecimientos comerciales no registrados en mapas digitaleses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero Informático y de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
thesis.degree.disciplineIngeniería Informática y de Sistemas
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
renati.author.dni75134636
renati.author.dni71738111
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6266-0838
renati.advisor.dni23853228
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.discipline612296
renati.jurorCarrasco Poblete, Edwin
renati.jurorChavez Centeno, Javier David
renati.jurorCandia Oviedo, Dennis Ivan
renati.jurorMedrano Valencia, Ivan Cesar
dc.publisher.countryPE


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