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    Clasificación de tipologías de asentamientos urbanos mediante imágenes y redes neuronales convolucionales

    Autor: 
    Martínez-Olmos, Óscar
    Fecha: 
    15/09/2021
    Palabra clave: 
    asentamientos; Atlas de Expansión Urbana; parcelas; redes convolucionales; urbanismo; Atlas of Urban Expansion; convolutional networks; plot; settlement; urbanism; Máster Universitario en Inteligencia Artificial
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/12205
    Open Access
    Resumen:
    Se ha realizado una nueva metodología que pretende abordar la clasificación automática de parcelas por su tipología de asentamiento urbano. Esta clasificación viene definida en el Atlas de Expansión Urbana y se corresponde a las clases de espacio abierto, industrial, atomística y formal excluyendo las tipologías de Informal y Proyecto Urbanístico. Se pretende automatizar el proceso para permitir realizar estudios urbanísticos a una mayor escala que la del proyecto original. Se ha creado una nueva base de datos con muestras para entrenar un modelo de red convolucional capaz de clasificar las parcelas. Se han obtenido unas precisiones del 86% de acierto en el modelo.
    Descripción: 
    A new methodology has been developed that aims to create an automatic classification of plots by their type of urban settlement. This classification is defined in the Atlas of Urban Expansion. It correspondes to the classes of: open space, industrial, atomistic and formal space, excluding informar and urban project typologies. It's intented to automate the process to allow urban studies on a larger scale than the original project. A new database with samples has been created to train a convolutional network model capable of classifying the plots. Accuracies of 86% correctness have been obtained by the model.
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    Nombre: Martínez Olmos, Óscar.pdf
    Tamaño: 5.760Mb
    Formato: application/pdf
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