Dissertação

Mapping Urban Areas Leveraging the Analysis of Ground-Level Imagery with Convolutional Neural Networks EVALUATED

Os avanços tecnológicos verificados em dispositivos móveis têm vindo a permitir um acesso cada vez mais fácil a ferramentas fotográficas, como a câmara de um smartphone. Este facto, juntamente com os avanços nas tecnologias de conectividade, criou a possibilidade de uma partilha simples de fotografias na web. Em plataformas como o Flickr ou Geograph, é possível encontrar-se uma quantidade quase infinita de imagens partilhadas, frequentemente acompanhadas de informação de geolocalização. Estas constituem fontes de informação das quais se podem extrair detalhes sobre a área onde foram obtidas. Esta dissertação tem como objetivo a exploração da informação disponível nestas colecções de modo a criar dois tipos de mapeamento: o uso dado ao terreno e a beleza cénica. Nestes mapeamentos, as imagens ao nível do solo podem fazer a diferença na obtenção de resultados mais precisos. O procedimento desenvolvido consiste numa recolha de fotografias sobre uma região, seguido da geração de mapeamentos do terreno, através do uso de redes convolucionais e recorrentes, de modo a combinar a informação proveniente de sequências fotográficas. O método apresentado possibilita o uso de um modelo de mapeamento automático alternativo ao mapeamento manual do terreno, mesmo quando aplicado em áreas onde existe uma variação significativa na densidade de fotografias disponibilizadas por zona. No final deste trabalho, são apresentados dois mapeamentos, um do uso do terreno e outro de beleza cénica, que permitem exemplificar de que maneira o uso de redes convolucionais e recorrentes pode ser aproveitado para a análise e extração de informação de sequências de imagens.
Dados Geo-Espaciais, Informação Partilhada em Redes Sociais, Mapeamento de Uso da Terra, Beleza cénica, Redes Convolucionais Profundas, Redes Recorrentes

janeiro 28, 2021, 18:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Jacinto Paulo Simões Estima

INESC-ID

Especialista